--- tags: - image-classification - pytorch library_name: generic metrics: - accuracy model-index: - name: krenzcolor_chkpt_classifier results: - task: name: Image Classification type: pair-classification metrics: - name: Accuracy type: accuracy value: 0.9196428656578064 --- # krenzcolor_chkpt_classifier ## KK色彩課程-作業節點檢查AI Demo for checkpoint classification of the homework in Art course by "Krenz Cushart" 這個AI分類器會自動判斷同學在課程中L3,L4的臨摹,作業中將臨摹分成三個檢查點。 這個AI分類器會自動判斷同學的作業屬於以下類別: - chk1_fail - chk1_pass - chk2_fail - chk2_pass - chk3_fail - chk3_pass 其中chk1,chk2,chk3分別代表檢查點一、二、三;fail及pass代表作業通過與否。 ## 使用方法 ### 使用以下樣板填入臨摹(注意:務必將圖調整至224 x 224 pixels的大小再放入樣板右側空白處) ![L3-1老頭石膏](images/L3_1_tmp.jpg) ![L3-2布料](images/L3_2_tmp.jpg) ![L3-1雞](images/L4_1_tmp.jpg) ![L3-1雲](images/L4_2_tmp.jpg) ### 將圖片上傳到右側方匡 ![將圖片上傳到右側方匡](images/input_box.png) ### 上傳後會顯示各類別的機率 ![範例](images/example.png) ## 範例: #### chk1_pass ![chk1_pass](images/chk1_pass.jpg) #### chk2_pass ![chk2_pass](images/chk2_pass.jpg) #### chk3_pass ![chk3_pass](images/chk3_pass.jpg)