W projekcie wykorzystuję sieć neuronową. Jest to klasyfikator obiektów, oparty na modelu MobileNetV2. MobileNet to wysoce zoptymalizowana struktura pozwalająca na rozpoznawanie obiektów. <br>
Składa się z warstw: CNN - convolutional neural network do wyodrębnienia cech charakterystycznych z obrazka oraz jednej warstwy dense, złozonej z duzej ilosci neuronow, które produkują finalny wynik na podstawie wyniku z CNN.
## Dane
Trenowanie klasyfikatorów od zera jest bardzo czasochłonne. Zazwyczaj zajmuje nawet kilka dni, nie wspominając o zgromadzeniu bardzo duzej ilosci zdjęć - najlepiej klika milionów. <br>
Z tego powodu wykorzystuję, gotową, wytrenowaną sieć na zbiorze danych imagenet. Do uruchomienia urzywam pakietu keras dostępnego w bibliotece tensorflow. Tensorflow to rozbudowany zestaw narzędzi do machine learningu, keraz to nakładka ułatwijąca uzywanie tego frameworku.
## Kod
Klasyfikator działa w głównej pętli while w pliku main.py. Uruchamia się gdy traktor (niebieski kwadrat) zmieni swoją lokalizację. Zdjęcia przypisane do danej kratki są dobierane losowo. W finalnej wersji zdjęć będzie więcej - folder imgs/. <br>
Gdy klasyfikator zakończy swoje działanie, w konsoli pojawia się najbardziej prawdopodobny obiekt znajdujący się na zdjęciu. Zdjęcie pojawia się w osobnym oknie. Po zamknięciu okna mozemy kontynuować sterowanie traktorem za pomocą strzałek.
## Działanie
W finalnej wersji łączącej wszytkie podprojekty mozna dodatkowo dołączyć walidację otrzymanego wyniku na podstawie nazwy zdjęcia. <br>
Byl error z jakas biblioteka, trzeba zainstalować nomkl lub rozwiazanie ad hoc to komenda która pokazuje się przy błędzie. <code>os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'</code>
