VisionForgeCSE

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• Final notebook and reproducibility check

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  setup

  难度 4/5 1-2 天 新手友好度 35/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#42 · 2026年10月9日 创建

• Run-everything pipeline

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  setup

  难度 4/5 3-5 天 新手友好度 35/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#41 · 2026年10月9日 创建

• Final comparison table and accuracy-vs-cost plot

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  comparison

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 45/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#40 · 2026年10月9日 创建

• Optional: frozen backbone vs full fine-tuning

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  optional pretrained

  难度 3/5 半天 新手友好度 45/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#39 · 2026年10月9日 创建

• Evaluate pretrained models (metrics, size, MACs)

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  evaluation pretrained

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 35/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#38 · 2026年10月9日 创建

• Fine-tuning script for pretrained models

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  experiment pretrained

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 45/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#37 · 2026年10月9日 创建

• Add EfficientNet-B0 to the pretrained builder

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  pretrained

  难度 3/5 半天 新手友好度 45/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#36 · 2026年10月9日 创建

• Load pretrained MobileNetV2 with a 3-class head

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  pretrained

  难度 3/5 半天 新手友好度 62/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#35 · 2026年10月9日 创建

• Model A vs Model B comparison table

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  comparison

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 35/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#34 · 2026年10月9日 创建

• Evaluate Model A and Model B on the test set

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  evaluation

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 42/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#33 · 2026年10月9日 创建

• Train Model A and Model B and plot their curves

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  experiment

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  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#32 · 2026年10月9日 创建

• Training script for the custom models

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  experiment

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 55/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#31 · 2026年10月9日 创建

• Adam learning-rate sweep

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  experiment

  难度 3/5 半天 新手友好度 45/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#30 · 2026年10月9日 创建

• Optimizer comparison figure and summary table

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  experiment

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 45/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#29 · 2026年10月9日 创建

• Optimizer comparison script (5 runs on Model B)

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  experiment

  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 38/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#28 · 2026年10月9日 创建

• Inference latency benchmark

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  evaluation

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  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#27 · 2026年10月9日 创建

• Model size on disk and int8 estimate

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  evaluation good first issue

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 62/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#26 · 2026年10月9日 创建

• Plot confusion matrix

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  evaluation

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 68/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#25 · 2026年10月9日 创建

• Plot training curves

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  evaluation

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 55/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#24 · 2026年10月9日 创建

• Test-set evaluation metrics

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  evaluation

  难度 3/5 半天 新手友好度 55/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#23 · 2026年10月9日 创建

• Save training histories to JSON

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  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 68/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#22 · 2026年10月9日 创建

• Optimizer factory

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  training

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 65/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#21 · 2026年10月9日 创建

• fit() with best-validation checkpoint and history

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  training

  难度 3/5 半天 新手友好度 50/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#20 · 2026年10月9日 创建

• Train and validation epoch functions

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  training

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 62/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#19 · 2026年10月9日 创建

• Unit tests for the models

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  model test

  难度 3/5 半天 新手友好度 52/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#18 · 2026年10月9日 创建

• Per-layer parameter and MAC table

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  model

  难度 3/5 半天 新手友好度 55/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#17 · 2026年10月9日 创建

• Parameter counting utility

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  good first issue model

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 50/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#16 · 2026年10月9日 创建

• Implement Model B (lightweight, <= 100k parameters)

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  model

  难度 3/5 半天 新手友好度 48/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#15 · 2026年10月9日 创建

• Depthwise-separable convolution block

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  model

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 65/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#14 · 2026年10月9日 创建

• Implement Model A (standard CNN)

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  model

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 68/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#13 · 2026年10月9日 创建

• conv_bn helper block

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  good first issue model

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 72/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#12 · 2026年10月9日 创建

• Data visualisation script

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  data good first issue

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 68/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#11 · 2026年10月9日 创建

• Training-time data augmentation

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  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#10 · 2026年10月9日 创建

• Build DataLoaders

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  难度 3/5 1-2 天 新手友好度 45/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#9 · 2026年10月9日 创建

• Tensor conversion and ImageNet normalisation

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  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 65/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#8 · 2026年10月9日 创建

• Stratified 70/15/15 train/val/test split

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  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 62/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#7 · 2026年10月9日 创建

• Load images, resize to 64x64 and cache as .npz

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  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 55/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#6 · 2026年10月9日 创建

• Dataset download script

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  data

  难度 2/5 1-3 小时 新手友好度 70/100

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#5 · 2026年10月9日 创建

• Add central config and seed utility

  可能已有人在做 @Sandali0726 于 1 天前认领。 未关闭

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  good first issue setup

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#4 · 已指派 1 人 · 2026年10月9日 创建

• Create repository skeleton, .gitignore and requirements.txt

  可能已有人在做 @Sandali0726 于 1 天前认领。 未关闭

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  good first issue setup

  VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification#3 · 已指派 1 人 · 2026年10月9日 创建