Распознование кошек и собак по фото

Постановка задачи

Стоит задача классификации кошек и собак. Использован датасет из kaggle

Модель и пайплайн

Данные состоят из картинок кошек и собак, пайплайн выглядит так: возьмем замороженные веса ResNet18 и с помощью Transfer Learning повысим точность нашей модели дообучив классификатор

Структура репозитория

├── dataset                     -- датасет
  ├── ...
├── DatasetLoader               -- загрузка датасета в удобном формате
│ ├── __init__.py
│ ├── ImageLoader.py            -- класс для обработки датасета
│ └── LoadDataset.py            -- загрузка и разделение датасета на train и test
├── Training_and_Inference      -- папка с обучением модели
  ├── Inference.py              -- использование обученной модели, смотрим на accuracy
  ├── Train.py                  -- обучение нашей нейронки, используем resnet18
  └── utils.py                  -- служебные функции
├── poetry.lock
├── pyproject.toml 
├── README.md
├── commands.py                 -- точка входа нашей программы
└── Dockerfile

Сборка и запуск

• Запуск производится на системе Линукс
  • С использованием Docker:

    docker build -t neural .
    docker run neural
    

  • Без использования Docker, должен быть заранее предустановленный Poetry

    poetry install
    poetry run python3 commands.py