search

OSLL / sirius-cv

0 stars 0 forks source link

Классификация на кастомном датасете #40

Open owlengineer opened 3 years ago

owlengineer commented 3 years ago

В задаче https://github.com/OSLL/sirius-cv/issues/38 вы создали модель для решения задачи классификации с использованием стандартного датасета. Теперь надо научиться работать с кастомными датасетами:

  1. Найти в интернете датасет для решения задачи классификации. Примеры, которые можно взять (можете взять свой): https://www.kaggle.com/vad13irt/cars-dataset https://www.kaggle.com/sanikamal/horses-or-humans-dataset https://www.kaggle.com/sagnikmazumder37/malaria-cell-imagesshuffled-and-split

  2. Подгрузить его в ваш блокнот в колабе и убедиться, что изображения считались корректно (например, вывести в консоль одну из картинок).

  3. Подстроить модель под данный датасет. В этом этапе есть нюансы, можно почитать как это сделать в примерах например тут:

https://www.reg.ru/blog/mnogoznachnaya-klassifikaciya-s-pomoshchyu-keras/#Dataset https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html

  1. Обучить нейронную сеть и построить графики accuracy.

Если застряли на каком-то пункте -- пишите в дискорд.

Как результат: пул-реквест с кодом или файлом с колаба

owlengineer commented 3 years ago

Савинов -- минимум только даталоадер, без графиков