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Poke-Grader Grade Regressor (efficientnet_b4)

Fine-tune de efficientnet_b4 para estimar la nota PSA (1–10) de cartas Pokémon TCG.

Salidas del modelo

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

Métricas (mejor epoch: 17)

Métrica	Valor
val_loss	0.0018
MAE (escala PSA 1-10)	±0.399 puntos

Entrenado con 37 épocas (early stopping patience=12).

Uso (ONNX)

import onnxruntime as ort
import numpy as np

sess = ort.InferenceSession('card_grade_regressor.onnx')
# img: np.array float32, shape (1, 3, 380, 380), normalizado ImageNet
# Output en [0, 1] → reescalar a [1, 10]: grade = output * 9 + 1
grades = sess.run(None, {'image': img})[0]
grades_psa = grades * 9 + 1  # [overall, surface, corners, edges, centering]