dferna10 / RedNeuronal_TFG

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RedNeuronal_TFG

Inicio del proyecto día 08/10/2020

Proyecto de trabajo de fin de Grado de Daniel Fernández Alonso.

Reconocimiento de imágenes obtenidas con dron mediante técnicas de DeepLearning

Este proyecto va ser una reconocimeinto de imágenes procesadas con Deep Learning, para sacar patrones, obteniendo así posibles registros para identificar, por medio de imagenes, rasgos de caminos, lugares arqueologicos, y cruces de caminos.

Librerías útiles 📖

Numpy

Scipy

Pandas

Matplotlib

Scikit-Learn

Keras

OS

RE

Instalación de TensorFlow y Keras 🔧

conda install -c anaconda tensorflow
conda install -c conda-forge keras
# Importamos el modelo para crear las capas 
from keras.model import Sequential

# Creamos las capas de nuestra red neuronal
model = Sequential()

Nos deberia de sacar por pantalla Using TensorFlow backend

Instalación de TensorFlow para GPU

pip install tensorflow

Solucion de errores

Al darnos un problema de overffitting porque tenemos imágenes muy similares la red no aprendia a generalizar, sino que memorizaba, los resultados que podiamos obtener. Por lo que si entraba una imágenes posterior o anterior a las que entrasen en entrenamiento, esa la reconocia bien, pero si era diferente nos falla. Para solucionar este error hemos colocado la siguiente linea, para que modifique la imagen, la invierta horizontalmente, la reescale, o la gire.

entrena_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale = 1. / 255,
    rotation_range = 5,
    horizontal_flip = True
)   

Instalacion de librerias para GPU

Para instalar estas librerias desde la terminal de anaconda como administrador

conda install numba & conda install cudatoolkit

Crear entornos de desarrollo

Ejecutamos en terminal

conda create --name nombreAmbiente

Acrónimos📋

Bibliografía 📖

Mención y ayuda para recordar los conocimientos y sitios donde de ha encontrado al información

Documentación

Licencia

MIT Licencia del proyecto