Add EfficientNet-B0 to the pretrained builder
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- Nửa ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Start in src/pretrained.py with the build_pretrained function that issue #35 sets up, and add an efficientnet_b0 branch next to the existing architecture. Issue #36 depends on #35, so check that it has landed first. Done means a forward pass on a (1,3,64,64) input returns shape (1,3), the trainable parameter count is about 4.0M, and both models print their parameter counts.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Same function, second architecture.
Files: src/pretrained.py
Tasks
- Support
efficientnet_b0inbuild_pretrained - Print parameter counts of both
Done when
Forward of (1,3,64,64) returns (1,3); about 4.0M trainable params.
Depends on
#35
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Merge trung bình
- 2 giờ 25 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 16
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
-
task-4 ws5-comparison
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#75 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
task-5 ws4-efficientnet
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#71 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
task-5 ws3-mobilenetv2
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#67 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
task-4 ws2-model-b
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#64 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Inference latency benchmarkĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#27 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
-
[Bug]: SparseGPTModifier and WandaPruningModifier prune modules listed by exact name in `ignore`Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
vllm-project/llm-compressor#3304 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
MiniMax provider forces `thinking: disabled`, which MiniMax-M3.1-Flash-Preview rejects with HTTP 400Đang mởcore
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
vectorize-io/hindsight#5718 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
mlr-org/mlr3cmprsk#42 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
StructuredCovEstimator crashes for one factor and uses inconsistent residual varianceCó thể đã có người làm @Divyansh151005 đã nhận 1 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
microsoft/qlib#2377 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày