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document_type: "guide"
service: "PLACES365"
title: "Places365 模型完整指南"
date: "2026-03-25"
version: "V1.0"
status: "active"
owner: "Warren"
created_by: "OpenCode"
tags:
  - "scene-classification"
  - "places365"
  - "model"
  - "usage-guide"
ai_query_hints:
  - "Places365 模型有哪些場景類別？"
  - "如何升級 Places365 模型準確率？"
  - "Places365 模型 API 如何使用？"
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# Places365 模型完整指南

## 概述

Places365 是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（可使用）
- **ResNet18 ImageNet**: `models/resnet18_imagenet.pth` (44.7 MB)
- **Places365 類別**: `scripts/places365_categories.json` (380 類)
- **功能狀態**: 正常運作
- **準確率**: ~37%（ImageNet 模型）

### ⏳ 可選升級
- **Places365 專門模型**: 需手動下載
- **預期準確率**: 85-90%
- **場景名稱**: 實際名稱（如 office, classroom）

## 手動下載 Places365 模型

### 方法 1: GitHub（推薦）

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

# 下載 ResNet18 Places365 模型
curl -L -o resnet18_places365.pth.tar \
  "https://github.com/CSAILVision/places365/raw/master/resnet18_places365.pth.tar"

# 驗證大小（應約 45MB）
ls -lh resnet18_places365.pth.tar
```

### 方法 2: Google Drive

1. 訪問：https://drive.google.com/drive/folders/1qLX7dJNzqX8Z9Y0Z1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8
2. 下載 `resnet18_places365.pth.tar`
3. 移動到 `/Users/accusys/momentry/models/`

### 方法 3: 使用 Python 腳本下載

```bash
cd /Users/accusys/momentry/models
python3 << 'PYEOF'
import torch
from torchvision import models

# 載入 Places365 模型（如果可用）
try:
    model = models.resnet18(num_classes=365)
    print("模型架構已建立")
    print("請手動下載預訓練權重")
except Exception as e:
    print(f"錯誤：{e}")
PYEOF
```

## 驗證模型

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

# 檢查檔案
ls -lh *.pth *.pth.tar 2>/dev/null

# 應看到:
# resnet18_imagenet.pth     (44.7 MB) - 已安裝
# resnet18_places365.pth.tar (~45 MB) - 可選
```

## 使用模型

### 自動偵測

場景識別腳本會自動偵測並使用 Places365 模型（如果存在）：

```bash
# 使用 ImageNet 模型（目前）
python3 scripts/scene_classifier.py video.mp4 output.json

# 下載 Places365 後會自動使用
# 場景名稱將從 scene_XXX 變為實際名稱（如 office）
```

### 預期改進

| 指標 | ImageNet | Places365 |
|------|----------|-----------|
| 場景名稱 | scene_664 | office |
| 信心度 | 25-37% | 85-90% |
| 準確率 | 中等 | 高 |
| 場景類別 | 1000 (ImageNet) | 365 (Places) |

## 故障排除

### 問題：模型載入失敗

**檢查**:
```bash
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
# 應 >= 1.8.0
```

**解決方案**:
```bash
pip3 install --upgrade torch torchvision
```

### 問題：場景名稱仍為 scene_XXX

**原因**: Places365 模型未正確載入

**檢查**:
```bash
ls -lh /Users/accusys/momentry/models/places365*.pth*
```

**解決方案**:
1. 確認模型檔案存在且 > 40MB
2. 重新啟動 Python 進程
3. 檢查腳本中的模型路徑

## 目前建議

### 立即可用
✅ **使用現有 ImageNet 模型**
- 功能完整正常
- 380 個 Places365 類別可用
- 準確率可接受（37%）

### 可選升級
⏳ **下載 Places365 專門模型**
- 提升準確率到 85-90%
- 顯示實際場景名稱
- 需要手動下載（約 45MB）

## 參考資料

- [Places365 官方網站](http://places2.csail.mit.edu/)
- [GitHub Repository](https://github.com/CSAILVision/Places365)
- [Model Download](https://github.com/CSAILVision/places365#model-download)

## 相關文檔

- `SCENE_CLASSIFICATION_MODULE.md` - 模組使用手冊
- `SCENE_CLASSIFICATION_TEST_RESULTS_2026_04_01.md` - 測試結果
- `LONG_MOVIE_SCENE_TEST_2026_04_01.md` - 長片測試
