General Neural Network CNN Classificator Pytorch

The project involves the implementation of a Convolutional Neural Network (CNN) using the PyTorch library, with the central goal of providing a generic and flexible solution for any image dataset. The CNN architecture is designed to be easily adaptable to different domains and specific characteristics of datasets, enabling a wide range of applications. The code is structured in a modular way, facilitating the customization of hyperparameters, network architecture, and loss function. This approach aims to provide a versatile tool for researchers and developers seeking an efficient and adaptable solution for image classification tasks in various image contexts and domains.

Datasets

Cat and Dog: https://www.kaggle.com/datasets/tongpython/cat-and-dog

Food Images (Food-101): https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/datasets_extra/food-101

Intel Image Classification: https://www.kaggle.com/datasets/puneet6060/intel-image-classification/data

Download the weights of the trained network

Cat and Dog: https://drive.google.com/file/d/1n4_FN2VCA_OSZ-48i9vu8H9lkQguRcDa/view?usp=sharing

Food Images (Food-101): https://drive.google.com/file/d/1MUNP94VsOiKPIC3Gdt09loM_1RDOQTxz/view?usp=sharing

Intel Image Classification: https://drive.google.com/file/d/1t1HPU6Zq6g39dTxj4015MUAnnhJ6qHfB/view?usp=sharing

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Executando o Arquivo inf721_dataset_builder.py

Para executar o script inf721_dataset_builder.py, siga as instruções abaixo.

Pré-requisitos

Certifique-se de ter Python instalado em seu ambiente. Se ainda não tiver, você pode baixá-lo em python.org.

Passos para Execução

1. Navegue até o diretório onde o script está localizado:

   cd caminho/do/repo

2. Execute o script inf721_dataset_builder.py, fornecendo os seguintes argumentos:

   • --DIRECTORY_SOURCE_PATH: Caminho do diretório do conjunto de dados.
   • --PATH_DESTINATION (opcional): Caminho de destino para os dados processados (padrão: 'fodo-./').

   Exemplo:

   python inf721_dataset_builder.py --DIRECTORY_SOURCE_PATH caminho/do/seu/dataset --PATH_DESTINATION caminho/de/destino

   Substitua caminho/do/seu/dataset pelo caminho real do seu conjunto de dados e caminho/de/destino/ pelo caminho desejado para armazenar os dados processados.

3. Aguarde a conclusão da execução do script.

Isso é tudo! Agora você deve ter seus dados processados no caminho de destino especificado.

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Executando o Arquivo inf721_train.py

Agora que o conjunto de dados está preparado usando o script inf721_dataset_builder.py, siga as instruções abaixo para treinar o modelo com o script inf721_train.py.

Passos para Execução

1. Execute o script inf721_train.py fornecendo os seguintes argumentos:

   • --BATCH_SIZE: Tamanho do lote para o treinamento (padrão: 32).
   • --NUM_EPOCHS: Número de épocas para o treinamento (padrão: 50).
   • --MODEL_SAVE_PATH: Caminho para salvar o modelo treinado (padrão: './').
   • --MODEL_NAME: Nome do modelo (padrão: 'model').
   • --DATASET_NAME: Nome do conjunto de dados (certifique-se de fornecer o mesmo nome usado na preparação do conjunto de dados).
   • --DATASET_PATH: Caminho do conjunto de dados (padrão: './data').
   • --CLASS_FILE: Caminho para o arquivo de rótulos de classes (padrão: './class_labels.txt').

   Exemplo:

   python inf721_train.py --BATCH_SIZE 32 --NUM_EPOCHS 50 --MODEL_SAVE_PATH caminho/do/salvar/modelo --MODEL_NAME meu_modelo --DATASET_NAME nome_do_seu_dataset --DATASET_PATH caminho/do/seu/dataset --CLASS_FILE caminho/do/seu/class_labels.txt

   Substitua os valores com os apropriados para o seu projeto.

2. Aguarde o término do treinamento do modelo.

Após a conclusão destes passos, você terá treinado seu modelo com os dados preparados anteriormente. Certifique-se de ajustar os caminhos e parâmetros conforme necessário para o seu projeto específico.

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Executando o Arquivo Python inf721_inference.py

Após treinar o modelo usando o script inf721_train.py, você pode realizar inferências em novas imagens usando o script inf721_inference.py. Siga as instruções abaixo:

Passos para Execução

1. Certifique-se de ter concluído o treinamento do modelo usando o script inf721_train.py.

2. Execute o script inf721_inference.py, fornecendo os seguintes argumentos:

   • --IMAGE_PATH: Caminho para a imagem de entrada que você deseja realizar inferência.
   • --MODEL_PATH: Caminho para o arquivo do modelo treinado.
   • --CLASS_LABELS_FILE: Caminho para o arquivo de texto contendo rótulos de classe (padrão: 'class_labels.txt').

   Exemplo:

   python inf721_inference.py --IMAGE_PATH caminho/da/sua/imagem.jpg --MODEL_PATH caminho/do/seu/modelo/modelo.pth --CLASS_LABELS_FILE caminho/do/seu/class_labels.txt

   Substitua os valores com os apropriados para o seu projeto.

3. Aguarde a conclusão do processo de inferência.

Após a execução destes passos, você terá realizado inferências usando o modelo treinado. Certifique-se de ajustar os caminhos e parâmetros conforme necessário para o seu projeto específico.