Ce répertoire permet à partir d'une base de données d'images contenant 3 classes différentes d'entraîner un modèle de réseaux de neurones convolutionnels et de le tester sur une base test.

À partir d'une base de données contenant 3 classes d'images de tailles et de formats quelconques, on redimensionne chaque image à la taille sizexsize et on convertit en JPG.

On crée deux dossiers :

• /data contient x% des images pour entraîner le réseau de neurones convolutionnels
• /test contient (1-x)% des images pour tester le modèle finale enregistrée

À partir du dossier /data, on sérialise nos images de 'train' & 'validation' ainsi que leur labels respectifs dans un fichier pkl. Celui-ci sera lu pour entraîner le réseau de neurones. À la fin de l'entraînement, qui peut être plus ou moins long suivant les paramètres que vous avez choisi, le modèle est enregistré.

Il est ensuite utilisé automatiquement sur le dossier /test crée ultérieurement et en ressort une matrice de confusion.

Comme chaque variable intermédiaire est enregistrée (modèle CNN entraînée, dataset dans le fichier pkl, dossiers /data et /test) il est possible de les réutiliser sans réaliser toutes les étapes.

Dans le fichier settings.py il vous est possible de modifier les différents paramètres clés utilisés dans nos scripts Python, comme la taille des images, le part de l'ensemble test, etc.

Afin d'installer l'ensemble des packages nécessaires au fonctionnement du script, installer le module pip (Page officielle) et exécuter la commande suivante :

pip3 install -r requirements.txt

Dans le terminal, placez vous dans le dossier que vous venez de clôner. Pour lancer le script, tapez :

python3 main.py

Nous utiliserons le script issu du git image-scrapers afin de peupler notre base de données. Celui-ci permet de récupérer des images issues de google et fournit un JSON associé.

Le fichier loadData.py permet d'effectuer un traitement préliminaire sur la base de données. Il contient la fonction "resize_dataset" qui prend en entrée trois arguments :

• La dossier contenant l'ensmble de la base de données, la taille d'image désirée ainsi que la largeur
• Il charge chaque image de la base de données et compare son ratio au ratio désiré : si le ratio ne convient pas, on ajoute du blanc à droite ou en bas de l'image afin de ne pas déformer l'image originale lors du changement d'échelle
• On effectue le changement d'échelle de l'image pour obtenir les dimensions voulues
• L'image est enregistrée au format ".jpg" dans le dossier data

Cela nous permet d'avoir un ensemble d'images au bon format pour notre réseau de neurones.

Arnal Marc
Brugière Arnaud
Guery Luca
Kraemer Louis
Martin-Delahaye Alexis