Views
No views yet
efficientnet_b4 para estimar la nota PSA (1–10) de cartas Pokémon TCG.| Salida | Descripción |
|---|---|
overall_grade | Nota global PSA (1–10) |
surface | Estado de la superficie |
corners | Estado de las esquinas |
edges | Estado de los bordes |
centering | Centrado de la imagen |
| Métrica | Valor |
|---|---|
| val_loss | 0.0018 |
| MAE (escala PSA 1-10) | ±0.399 puntos |
1import onnxruntime as ort
2import numpy as np
3
4sess = ort.InferenceSession('card_grade_regressor.onnx')
5# img: np.array float32, shape (1, 3, 380, 380), normalizado ImageNet
6# Output en [0, 1] → reescalar a [1, 10]: grade = output * 9 + 1
7grades = sess.run(None, {'image': img})[0]
8grades_psa = grades * 9 + 1 # [overall, surface, corners, edges, centering]