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Update README.md
c66edfa
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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
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# 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分類器會判斷同學在課程中L3,L4的臨摹中的三個檢查點,並檢查通過與否。
詳細六個類別如下:
- (1) chk1_fail  |  (2) chk1_pass
- (3) chk2_fail  |  (4) chk2_pass
- (5) chk3_fail  |  (6) 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。
## 快速導覽:
將以下圖片拖曳至右側方框 (Hosted inference API)
Note: 第一次讀取model的時候會跑比較久:~20秒
#### chk1_pass
![chk1_pass](images/L4_1_chk1_pass.jpg)
#### chk2_pass
![chk2_pass](images/L4_1_chk2_pass.jpg)
#### chk3_pass
![chk3_pass](images/L4_1_chk3_pass.jpg)
## 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)