Samsung-AI-Challenge-IQA

Train

1. batch_size : 배치사이즈
2. model_name : vgg, google, resnet, efficient
3. epochs : 에포크 설정
4. early_stop : 조기 종료
5. gpu_id : {0 : cpu, 1 : cuda, 2 : mps}

• python main.py --gpu_id 1 --epochs 100 --early_stop 10 --batch_size 64 --model_name resnet

파일 구조

• train/trainer : 훈련시키는 파일
• train/train : 훈련 설정 하는 파일
• train/evalidate : 테스트하는 파일
• train/models/encder_googlenet : GoogleNet 디코더
• train/models/encder_resnet : ResNet 디코더
• train/models/encder_Vgg : Vgg 디코더
• train/models/encder_efficient : efficient 디코더
• train/models/seq2seq : encoder - decoder 연결

Test

• predict.ipynb : pt 변경 후 실행