readme: ---
  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 &nbsp;|&nbsp; (2) chk1_pass  
  - (3) chk2_fail &nbsp;|&nbsp; (4) chk2_pass
  - (5) chk3_fail &nbsp;|&nbsp; (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)
  