raport
This commit is contained in:
parent
c0b52698a7
commit
cedb309f02
101
raport_adamB.md
Normal file
101
raport_adamB.md
Normal file
@ -0,0 +1,101 @@
|
|||||||
|
# Sztuczna Inteligencja
|
||||||
|
|
||||||
|
**Temat projektu:** Inteligenta Śmieciarka
|
||||||
|
|
||||||
|
**Zespół:** Kacper Borkowski, Adam Borowski, Adam Osiowy
|
||||||
|
|
||||||
|
**Podprojekt:** Adam Borowski
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 1. Temat podprojektu:
|
||||||
|
|
||||||
|
Celem projektu było utworzenie klasyfikatora rodzajów danych wejściowych(śmieci) na podstawie zdjęć. Do tego celu wykorzystano bibliotekę [PyTorch](https://pytorch.org/docs/stable/index.html). Cały podprojekt opiera się na utworzeniu sieci konwolucyjnej i przetworzeniu inputu przez kolejne jej warstwy.
|
||||||
|
|
||||||
|
## 2. Model sieci:
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
class Net(nn.Module): # klasa Net dziedziczaca po klasie bazowej nn.Module
|
||||||
|
def __init__(self):
|
||||||
|
super(Net, self).__init__()
|
||||||
|
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
|
||||||
|
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
|
||||||
|
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
|
||||||
|
self.fc1 = nn.Linear(16 * 71 * 71, 120)
|
||||||
|
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
|
||||||
|
self.fc3 = nn.Linear(84, 4)
|
||||||
|
|
||||||
|
def forward(self, x):
|
||||||
|
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
|
||||||
|
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
|
||||||
|
x = x.view(x.size(0), 16 * 71 * 71)
|
||||||
|
x = F.relu(self.fc1(x))
|
||||||
|
x = F.relu(self.fc2(x))
|
||||||
|
x = self.fc3(x)
|
||||||
|
return x
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
- conv1, conv2 – warstwy konwolucyjna, rozmiar filtra 3×3, posiadające 3 kanały wejściowe (RGB) i kanały wyjściowe dla następnych warstw
|
||||||
|
- pool - operacja `max-poolingu` - wyciaganie najwazniejszej informacji z zadanego obszaru obrazu
|
||||||
|
![model](resources/screenShots/maxpool.png)
|
||||||
|
- fc1, fc2, fc3 - warstwy liniowe - `full connection layers` - w odróznieniu od warstw konwolucyjnych, każdy neuron dostaje input o neuronie z poprzedniej warstwy. W warstwie konwolucyjnej neurony wiedzą tylko o określonych neuronach z poprzedniego layera
|
||||||
|
![model](resources/screenShots/fc.png)
|
||||||
|
- metoda `forward` - metoda forward określa cały przepływ(flow) inputu przez warstwy aż do outputu. W pierwszej części tensor danej wejściowej(tensor zdjęcia) przepuszczany jest przez dwie warstwy konwolucyjne i wykonywana jest na nim wcześniej wspomniana operacja `max-poolingu`. W następnej części wypłaszczamy x, wszystkie wymiary przechowujace dane obrazu – 16 kanalow o rozmiarach 71×71 rozciągamy jako jeden długi wektor. Na koniec przepuszczamy tensor przez warstwy liniowe i zwracamy output.
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3. Trening:
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
def train():
|
||||||
|
net = Net()
|
||||||
|
trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(
|
||||||
|
root='./resources/zbior_uczacy', transform=transform)
|
||||||
|
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
|
||||||
|
trainset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=2)
|
||||||
|
|
||||||
|
classes = ('glass', 'metal', 'paper', 'plastic')
|
||||||
|
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
|
||||||
|
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
|
||||||
|
|
||||||
|
for epoch in range(10):
|
||||||
|
running_loss = 0.0
|
||||||
|
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
|
||||||
|
inputs, labels = data
|
||||||
|
optimizer.zero_grad()
|
||||||
|
outputs = net(inputs)
|
||||||
|
loss = criterion(outputs, labels)
|
||||||
|
loss.backward()
|
||||||
|
optimizer.step()
|
||||||
|
running_loss += loss.item()
|
||||||
|
if i:
|
||||||
|
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
|
||||||
|
(epoch + 1, i + 1, running_loss))
|
||||||
|
running_loss = 0.0
|
||||||
|
|
||||||
|
print('Finished Training')
|
||||||
|
PATH = './wytrenowaned.pth'
|
||||||
|
torch.save(net.state_dict(), PATH)
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
- na początku zainicjowano sieć, pobrano zbiór uczący i znormalizowano jego wnętrze, aby każde zdjęcie było pod postacią Tensora(tego wymaga model sieci)
|
||||||
|
- następnie zdefiniowano kryterium do wyznaczania jakości klasyfikacji zdjęć do klas i wyznaczono optymalizator(w tym przypadku SGD, moglby tez byc Adam)
|
||||||
|
- potem wchodzimy do pętli i iterujemy po data secie, pobieramy inputy, czyścimy gradienty z poprzedniej iteracji, za pomocą algorytmu propagacji wstecznej liczymy pochodne z utraconej wartości, wyswietlamy w konsoli loss z danej iteracji,
|
||||||
|
- następnie zapisujemy wytrenowany model
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4. Przewidywanie:
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
def predict(img_path):
|
||||||
|
net = Net()
|
||||||
|
PATH = './wytrenowaned.pth'
|
||||||
|
img = Image.open(img_path)
|
||||||
|
pil_to_tensor = transforms.ToTensor()(img).unsqueeze_(0)
|
||||||
|
classes = ('glass', 'metal', 'paper', 'plastic')
|
||||||
|
net.load_state_dict(torch.load(PATH))
|
||||||
|
net.eval()
|
||||||
|
outputs = net(pil_to_tensor)
|
||||||
|
return classes[torch.max(outputs, 1)[1]]
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
- zainicjowano sieć, wczytano ścieżke, przetransformowano argument funkcji(zdjecie) do porządanego formatu
|
||||||
|
- następnie przekazano tensor jako argument do instancji klasy sieci
|
||||||
|
- w ostatnim kroku za pomocą funkcji `max` wyciągnięto największą wagę i na jej podstawie rozpoznano klasę
|
BIN
resources/screenShots/fc.png
Normal file
BIN
resources/screenShots/fc.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 51 KiB |
BIN
resources/screenShots/maxpool.png
Normal file
BIN
resources/screenShots/maxpool.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 52 KiB |
@ -9,27 +9,12 @@ import numpy as np
|
|||||||
import torch.optim as optim
|
import torch.optim as optim
|
||||||
from PIL import Image
|
from PIL import Image
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
transform = transforms.Compose(
|
transform = transforms.Compose(
|
||||||
[transforms.ToTensor(),
|
[transforms.ToTensor(),
|
||||||
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
|
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# def imshow(img):
|
|
||||||
# img = img / 2 + 0.5
|
|
||||||
# npimg = img.numpy()
|
|
||||||
# plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
|
|
||||||
# plt.show()
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# dataiter = iter(trainloader)
|
|
||||||
# images, labels = dataiter.next()
|
|
||||||
|
|
||||||
# # show images
|
|
||||||
# imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
|
|
||||||
# # print labels
|
|
||||||
# print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class Net(nn.Module):
|
class Net(nn.Module):
|
||||||
def __init__(self):
|
def __init__(self):
|
||||||
super(Net, self).__init__()
|
super(Net, self).__init__()
|
||||||
@ -38,7 +23,7 @@ class Net(nn.Module):
|
|||||||
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
|
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
|
||||||
self.fc1 = nn.Linear(16 * 71 * 71, 120)
|
self.fc1 = nn.Linear(16 * 71 * 71, 120)
|
||||||
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
|
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
|
||||||
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
|
self.fc3 = nn.Linear(84, 4)
|
||||||
|
|
||||||
def forward(self, x):
|
def forward(self, x):
|
||||||
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
|
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
|
||||||
@ -50,40 +35,31 @@ class Net(nn.Module):
|
|||||||
return x
|
return x
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def train():
|
def train():
|
||||||
|
net = Net()
|
||||||
trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(
|
trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(
|
||||||
root='./resources/zbior_uczacy', transform=transform)
|
root='./resources/zbior_uczacy', transform=transform)
|
||||||
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
|
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
|
||||||
trainset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=2)
|
trainset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=2)
|
||||||
|
|
||||||
classes = ('glass', 'metal', 'paper', 'plastic')
|
classes = ('glass', 'metal', 'paper', 'plastic')
|
||||||
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
|
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
|
||||||
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
|
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
|
||||||
|
|
||||||
for epoch in range(10): # loop over the dataset multiple times
|
for epoch in range(10):
|
||||||
print("siema")
|
|
||||||
running_loss = 0.0
|
running_loss = 0.0
|
||||||
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
|
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
|
||||||
# get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
|
|
||||||
inputs, labels = data
|
inputs, labels = data
|
||||||
|
|
||||||
# zero the parameter gradients
|
|
||||||
optimizer.zero_grad()
|
optimizer.zero_grad()
|
||||||
|
|
||||||
# forward + backward + optimize
|
|
||||||
outputs = net(inputs)
|
outputs = net(inputs)
|
||||||
loss = criterion(outputs, labels)
|
loss = criterion(outputs, labels)
|
||||||
loss.backward()
|
loss.backward()
|
||||||
optimizer.step()
|
optimizer.step()
|
||||||
|
|
||||||
# print statistics
|
|
||||||
running_loss += loss.item()
|
running_loss += loss.item()
|
||||||
if i: # print every 2000 mini-batches
|
if i:
|
||||||
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
|
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
|
||||||
(epoch + 1, i + 1, running_loss))
|
(epoch + 1, i + 1, running_loss))
|
||||||
running_loss = 0.0
|
running_loss = 0.0
|
||||||
print("kyrw")
|
|
||||||
|
|
||||||
print('Finished Training')
|
print('Finished Training')
|
||||||
PATH = './wytrenowaned.pth'
|
PATH = './wytrenowaned.pth'
|
||||||
@ -95,61 +71,9 @@ def predict(img_path):
|
|||||||
PATH = './wytrenowaned.pth'
|
PATH = './wytrenowaned.pth'
|
||||||
img = Image.open(img_path)
|
img = Image.open(img_path)
|
||||||
pil_to_tensor = transforms.ToTensor()(img).unsqueeze_(0)
|
pil_to_tensor = transforms.ToTensor()(img).unsqueeze_(0)
|
||||||
if(pil_to_tensor.shape[1] == 1):
|
|
||||||
print(img_path)
|
|
||||||
classes = ('glass', 'metal', 'paper', 'plastic')
|
classes = ('glass', 'metal', 'paper', 'plastic')
|
||||||
# testset = torchvision.datasets.ImageFolder(
|
|
||||||
# root='./resources/smieci', transform=transform)
|
|
||||||
# testloader = torch.utils.data.DataLoader(
|
|
||||||
# testset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)
|
|
||||||
# dataiter = iter(testloader)
|
|
||||||
# images, labels = dataiter.next()
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# print images
|
|
||||||
# imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
|
|
||||||
# print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' %
|
|
||||||
# classes[labels[j]] for j in range(4)))
|
|
||||||
# print('---')
|
|
||||||
# print(images)
|
|
||||||
# print('---')
|
|
||||||
net.load_state_dict(torch.load(PATH))
|
net.load_state_dict(torch.load(PATH))
|
||||||
|
net.eval()
|
||||||
outputs = net(pil_to_tensor)
|
outputs = net(pil_to_tensor)
|
||||||
return classes[torch.max(outputs, 1)[1]]
|
return classes[torch.max(outputs, 1)[1]]
|
||||||
|
|
||||||
# print(classes[torch.max(outputs, 1)[1]])
|
|
||||||
# print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
|
|
||||||
# for j in range(1)))
|
|
||||||
|
|
||||||
# correct = 0
|
|
||||||
# total = 0
|
|
||||||
# with torch.no_grad():
|
|
||||||
# for data in testloader:
|
|
||||||
# images, labels = data
|
|
||||||
# outputs = net(images)
|
|
||||||
# _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
|
|
||||||
# total += labels.size(0)
|
|
||||||
# correct += (predicted == labels).sum().item()
|
|
||||||
|
|
||||||
# print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
|
|
||||||
# 100 * correct / total))
|
|
||||||
|
|
||||||
# class_correct = list(0. for i in range(4))
|
|
||||||
# class_total = list(0. for i in range(4))
|
|
||||||
# with torch.no_grad():
|
|
||||||
# for data in testloader:
|
|
||||||
# images, labels = data
|
|
||||||
# outputs = net(images)
|
|
||||||
# _, predicted = torch.max(outputs, 1)
|
|
||||||
# c = (predicted == labels).squeeze()
|
|
||||||
# for i in range(3):
|
|
||||||
# label = labels[i]
|
|
||||||
# print(labels)
|
|
||||||
# class_correct[label] += c[i].item()
|
|
||||||
# class_total[label] += 1
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# for i in range(4):
|
|
||||||
# print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
|
|
||||||
# classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))
|
|
||||||
# train()
|
|
||||||
|
BIN
wytrenowaned.pth
BIN
wytrenowaned.pth
Binary file not shown.
Loading…
Reference in New Issue
Block a user