Evaluate pretrained models (metrics, size, MACs)
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python
调研方向
Work in scripts/evaluate_pretrained.py, which should produce results/metrics_pretrained.json and figures/curves_pretrained.png. Start by reading the script and the issues this depends on (#37, #23, #25, #26, #27), since the pretrained models and their outputs come from them. Measure params, size on disk, MACs at 64x64 via thop.profile, and latency. Done when the metrics JSON contains entries for both pretrained models.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
The brief asks for parameter count and model size in MB.
Files: scripts/evaluate_pretrained.py
Tasks
- Accuracy, precision, recall, F1, confusion matrices -> figures
- Params, size on disk (MB), MACs at 64x64 using
thop.profile, latency - Curves figure ->
figures/curves_pretrained.png; metrics ->results/metrics_pretrained.json
Done when
Metrics JSON contains both pretrained models.
Depends on
#37 #23 #25 #26 #27
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 0
- 派生
- 0
- 平均合并
- 3 小时 1 分钟
- 30 天内合并 PR
- 19
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
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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