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.gitmodules

+[submodule "mmclassification-mmcv"]
+	path = mmclassification-mmcv
+	url = http://developer.hpccube.com/codes/aicomponent/mmclassification-mmcv

README.md

 # VGG16
 
+## 论文
+
+VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
+
+- https://arxiv.org/abs/1409.1556
+
 ## 模型介绍
 
 VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于GoogLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。
 
+![20231124132639](./images/20231124132639.png)
+
 ## 模型结构
 
 VGG16共有16个层，是一个相当深的卷积神经网络。VGG各种级别的结构都采用了5段卷积，每一段有一个或多个卷积层。
 
-## 数据集
+![20231124132925](./images/20231124132925.png)
 
-在本测试中可以使用ImageNet数据集。
+## 环境配置
 
-## VGG16训练
+### Docker
 
-### 环境配置
+```python
+git clone --recursive http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vgg16_mmcv.git
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest
+# <your IMAGE ID>用以上拉取的docker的镜像ID替换
+docker run --shm-size 10g --network=host --name=nit-pytorch --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/VGG16_mmcv:/home/VGG16_mmcv -it <your IMAGE ID> bash
 
-下载工程代码：
+cd VGG16_mmcv/mmclassification-mmcv
+pip install -r requirements.txt
+```
 
-http://developer.hpccube.com/codes/aicomponent/mmclassification-mmcv.git
+## 数据集
 
-提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取的训练的docker镜像：
+在本测试中可以使用ImageNet数据集。
 
-* 训练镜像：docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest
-* pip install -r requirements.txt
-* cd mmclassification    
-* pip install -e .
+```
+├── meta
+├── train
+├── val
+```
 
 ### 训练
 
 将训练数据解压到data目录下。
 
-训练命令：
+### 单机8卡
 
     ./vgg16.sh
 
-## 准确率数据
+## 精度
 
 测试数据使用的是ImageNet数据集，使用的加速卡是DCU Z100L。
 
@@ -43,9 +58,23 @@ http://developer.hpccube.com/codes/aicomponent/mmclassification-mmcv.git
 | :--: | :---------------------: |
 |  8   | top1:0.7162;top5:0.9049 |
 
+## result
+
+![img](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vit_pytorch/-/raw/master/image/README/1695381570003.png)
+
+## 应用场景
+
+### 算法类别
+
+图像分类
+
+### 热点行业
+
+制造,能源,交通,网安
+
 ### 源码仓库及问题反馈
 
-https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vgg16-mmcv
+https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vgg16_mmcv
 
 ### 参考
 

mmclassification-mmcv @ 0f6a312a

+Subproject commit 0f6a312ab4b30c6e27efd93608268fe0fe3f7dcc

model.properties

+# 模型唯一标识
+modelCode = 131
 # 模型名称
-modelName=VGG16-mmcv
+modelName=VGG16_mmcv
 # 模型描述
 modelDescription=VGG16是一种图像分类网络模型,基于MMCV实现测试
 # 应用场景
-appScenario=训练,图像分类
+appScenario=训练,图像分类,制造,能源,交通,网安
 # 框架类型
-frameType=PyTorch,MMCV
+frameType=pytorch,mmcv