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document_type: "installation_guide"
service: "PLACES365"
title: "Places365 模型安裝指南"
date: "2026-03-25"
version: "V1.0"
status: "active"
owner: "Warren"
created_by: "OpenCode"
tags:
  - "scene-classification"
  - "places365"
  - "model"
  - "installation"
ai_query_hints:
  - "如何安裝 Places365 場景識別模型？"
  - "Places365 模型檔案存放路徑在哪裡？"
  - "如何測試 Places365 場景識別功能？"
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# Places365 模型安裝指南

## 概述

Places365 是一個專門用於場景識別的深度學習模型，包含 365 種場景類別。

## 目前狀態

### 已安裝 ✅
- ResNet18 ImageNet 預訓練模型 (`models/resnet18_imagenet.pth`, 44.7MB)
- Places365 類別映射 (`scripts/places365_categories.json`, 380 類)
- ImageNet 到場景映射 (`models/imagenet_to_scene.json`)

### 功能正常 ✅
- 基礎場景識別功能
- 380 個 Places365 類別支援
- PyTorch MPS 加速（M4 Mac Mini 優化）

### 效能指標
| 指標 | 目前 | 預期 (Places365) |
|------|------|-----------------|
| 準確率 | 37% | 85-90% |
| 場景名稱 | scene_XXX | 實際名稱 |
| 處理速度 | ~60 FPS | ~60 FPS |

## 使用現有模型

即使沒有專門的 Places365 模型，系統仍可運作：

```bash
# 基本使用
python3 scripts/scene_classifier.py video.mp4 output.json

# 測試功能
python3 scripts/test_places365_scene.py

# 測試影片
python3 scripts/test_places365_scene.py /path/to/video.mp4
```

## 手動安裝 Places365 模型（可選）

如需提升準確率，可手動下載專門的 Places365 模型：

### 步驟 1: 下載模型

```bash
cd /Users/accusys/momentry/models

# 從 GitHub 下載
curl -L -o resnet18_places365.pth.tar \
  "https://github.com/CSAILVision/places365/raw/master/resnet18_places365.pth.tar"
```

### 步驟 2: 驗證

```bash
ls -lh resnet18_places365.pth.tar
# 應該約 45MB
```

### 步驟 3: 測試

```bash
python3 scripts/test_places365_scene.py /path/to/video.mp4
```

## 參考資料

- [Places365 官方網站](http://places2.csail.mit.edu/)
- [GitHub Repository](https://github.com/CSAILVision/Places365)

## 故障排除

查看測試報告：
- `docs_v1.0/TESTING/SCENE_CLASSIFICATION_TEST_REPORT_2026_04_01.md`
- `docs_v1.0/IMPLEMENTATION/SCENE_CLASSIFICATION_MODULE.md`
