moussa75xix / imageclassifier

Projet Annuel

Problematique

L'objectif du projet est de pouvoir déterminer à quel pays appartient une image représentant son drapeau national. Pour ce faire nous devions créer et entrainer plusieurs PMC grace à une librairie dynamique developée en C++ avec une configuration précise jusqu'a convergence. Une fois les modèles entrainées et pret à predire nous devions developper une application web permettant à un utilisateur d'importer une image et de réaliser des prédictions dessus. De plus, nous devions developper une application web permettant à un utilisateur de faire ses prédictions via une interface.

Présentation des dossiers

application :

Application réalisée en Django permettant à un utilisateur de faire des prédictions sur des images qu'il aura uploadé. Pour lancer l'application il faut lancer la commande.

python manage.py runserver

Interface de l'application web :

dataset :

Jeu de données d'entrainement et de test sur 3 types de drapeaux nationaux (Espagne, France et Japon)

Ex : Dossier contenant les données d'entrainements pour la classe France

library :

Librairie dynamique developée en C++ permettant de créer, entrainer, sauvegarder et détruire des modèles linéaires et des PMC. La librairie est utilisée en Python à l'aide du module ctypes. Elle est d’une part utilisée sur PyCharm et sur Jupyter Notebook afin de tester les fonctions relatives aux algorithmes d’apprentissage implémentant les modèles.

Fichier MLP.cpp de la librairie contenant les méthodes pour faire un PMC :

extern_librairies :

Librairies externes nécessaires au développement de la librairie principale . Ex: librairie JSON qui va faciliter l’enregistrement des modèles dans des fichiers JSON (ainsi que leur chargement).

models :

Dossier dans lequel sont enregistrés les modèles entrainés en C++ et en Keras.

scripts_notebooks :

Dossier contenant des scripts et notebooks Python permettant de créer, entrainer des modèles et d'effectuer des prédictions.

Ex : predict_keras_mlp_model.py

Partie Keras :

Nom	Type	Description
create_keras_mlp_models	Notebook	Permet de créer les différents modèles PMC avec la librairie Tensorflow Keras
train_keras_mlp_models	Notebook	Permet d'entrainer les différents modèles PMC crées avec la librairie Tensorflow Keras
predict_keras_mlp_model	Script	Permet d'effectuer des prédictions sur les différents modèles PMC crées avec la librairie Tensorflow Keras

Partie C++ :

Nom	Type	Description
create_cpplibrary_mlp_models	Notebook	Permet de créer les différents modèles PMC avec la librairie codée en C++
train_cpplibrary_mlp_models	Notebook	Permet d'entrainer les différents modèles PMC crées avec la librairie codée en C++
predict_cpplibrary_mlp_model	Script	Permet d'effectuer des prédictions sur les différents modèles PMC crées avec la librairie codée en C++

others :

Dossier contenant :

-> Le rapport final représentant les résultats des modèles (prédictions et analyses des courbes obtenues avec Tensorboard)

-> Script permettant d'évaluer les stats du dataset avec Tensorflow Keras