Даны изображения транспортных средств различных типов и с разных ракурсов. Для каждого изображения есть вектора признаков (дескрипторы), полученные с помощью разных глубоких моделей.
Задача состоит в том, чтобы, используя дескрипторы, разбить изображения на кластеры и проинтерпретировать каждый из них. Для всех вариантов дескрипторов нужно применить несколько алгоритмов кластеризации и сравнить полученные результаты. Сравнивать можно по метрикам и по тому, насколько кластера хорошо интерпретируются.
Дополнительным плюсом будет, если среди изображений будут выделены выбросы. Это могут быть изображения плохого качества, изображения, на которых нет транспортных средств и т.д.
В качестве результата должен быть представлен jupyter notebook с ходом решения, анализом и интерпретацией, а также csv файл с лучшей разбивкой на кластеры и выбросы.
A. Для каждого типа дескрипторов необходимо:
- Сделать кластеризацию, подобрав алгоритм и параметры кластеризации (рекомендуется ориентироваться на внутренние метрики*, интерпретируемость и визуализацию).
- Выделить выбросы (данные сильно отличающиеся от основной масссы данных).
- Сделать визуализацию в 2d или 3d.
- Проинтерпретировать полученные кластеры (пару предложений о том какие картинки попали в кластер)
B. Полученные кластеризации для каждого типа дескрипторов сравнить между собой (по метрикам, визуализации и по результатам интерпретации)
С. Попробовать другие дескрипторы или смесь дескрипторов.
calinski_harabasz_score,davies_bouldin_score
efficientnet-b7- модель классификации изображений Imagenet на 1000 классов, softmax loss, обучена на Imagenet, не видела датасет veriwildtype_model- модель классификации транспортных средств по типу на 10 классов, softmax loss, частично обучена на veriwildcolor_model- модель регрессии для определения цвета транспортных средств в формате RGB, mse loss, частично обучена на veriwildosnet- модель *reid людей, животных и машин, softmax loss, не видела датасет veriwild
pip3 install -r requirements.txt- Put your data
Папка должна находиться на одном уровне с create_dataset.py. Внутри папки raw_data/veriwild/veriwild/..... Ее нужно скачать на странице
- Create dataset
python3 create_dataset.pyна выходе должен получиться transport_dataset.csv.
Далее работаем с файлом transport_clustering.ipynb
- https://www.kaggle.com/itslek/easy-start-with-fastai-sf-car-classification-v26
- https://www.kaggle.com/brunorazeramoretti1/eda-atividade-pr-tica
- https://www.kaggle.com/sohamtiwari/car-classfication
- https://www.kaggle.com/alexeybelomoykin/belomoykin-dst-18-keras-car-class
- https://www.kaggle.com/dmitry89/ford-vs-ferrari-dst-9-19-fullsuccess
- https://www.kaggle.com/sokolovaleks/sf-dst-10-car-classification-sokolov
- https://www.kaggle.com/romanianvarev/sf-dl-car-classificator-efficientnetb4
Цветовая классификация
https://www.kaggle.com/ashutoshvarma/image-classification-using-svm-92-accuracy