Planejamento: Identificador de PANCs

[sammid37]

Identificador de PANCs

Propósito

Identificar PANCs a partir de fotos e fornecer uso medicionais e/ou culinários sobre a espécie.

Planejamento

• [x] #5
• [x] #8 entrega dia 23/10 (segunda-feira)

  Pesquisar informaçõe sosbre a espécie (uso gastronômico, medicial e outros, como consta no arquivo readme.md da espécie)

  • [x] Espécie 1: Garlic Mustard, responsável: @Pedro-HMC-Martins
  • [x] Espécie 2: Daisy, responsável: @Skalnark
  • [x] Espécie 3: Chicory, responsável: @sammid37
  • [x] Espécie 4: Calendula, responsável: @EnthonyMiguel
  • [x] Espécie 5: Dandelion, responsável: @calect

• [ ] #6
  • [ ] Preto & Branco
  • [ ] Flip
  • [ ] Rotação 30°
• [ ] #7
• [ ] Obter valores de acurácia, precisão e demais métricas
• [ ] Slides de apresentação (?)
• [ ] Documentação do projeto final (todos)

Dependências

• Python >= 3.10
• Dependências requirements.txt, rode o comando pip install -r requirements.txt

  numpy==<a_definir>
  pillow==<a_definir>
  PyQt5==5.15.9
  LabelImg==1.8.6
  ultralytics==8.0.117

[sammid37]

Dataset a ser utilizado: https://www.kaggle.com/datasets/ryanpartridge01/wild-edible-plants

Cada classe tem entre 450 a 500 imagens.

Selecionar 5 classes das 35 presentes no dataset, assim teremos 2500 imagens.

Após o data augmentation, cada classe selecionada terá 1500 imagens (todas já com anotações). Totalizando 7500 imagens.

[sammid37]

• Falar com Lucas sobre as caixas de anotações (caso de ter mais uma flor na imagem)
• Verificar se a lógica do data augmentation tá correta para cenários de ter várias caixas em uma única imagem