复现 InceptionNet
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
首先查看 offical/vision/classification/models 下的现有结构以及仓库中 MegEngine 模型的约定。使用 ImageNet 实现 InceptionNet 的复现，然后验证训练能够完成并达到论文中的准确率目标。完成内容包括训练脚本、训练好的权重文件，以及提交到 MegEngine/Hub。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
任务描述
- 复现 InceptionNet ，训练正常收敛，验收指标符合预期，并将代码提交到 offical/vision/classification/models 下
目标
- 数据集ImageNet
- 准确率和论文一致或更高
- 脚本可以完整完成训练步骤
- 提供训练后的权重文件
- 提交至 https://github.com/MegEngine/Hub
- 主要语言
- Python
- 星标
- 306
- 派生
- 96
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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