Permet de creer avec Tensorflow et Keras un recommandeur de hastag pour image, avec des algorithmes de deep learning.
Je vous laisse installer vous même les libraires nécessaires, par conda ou pip selon vos préferences et environnements
- Tensorflow
- Keras
- Pandas
- TQDM
- PIL
Téléchargez le dataset HARRISON, le dézipper dans ./HARRISSON/.
Disponible dans le fichier trainModel.py :
Attribut | Description |
---|---|
CLASSE |
Lien vers le fichier contenant la liste totales des classes avec leurs indices respectifs |
NB_CLASSES |
Nombre de classe ; définie le nombre de neuronnes sur le dernier layer |
NB_EPOCH |
Nombre d'iteration pour l'entrainement |
BATCH_SIZE |
Nombre d'image par lot |
SHUFFLE |
Permet de melanger notre dataset |
IMG_SIZE |
Taille des images à resize |
TRAINSIZE_RATIO |
Ratio pour gerer la taille des jeux d'entrainement et de validation |
DIRECTORY_DATA |
Chemin parent vers les images |
DIRECTORY_TRAINED_MODEL |
Chemin ou save le modele |
COLOR_MODE |
Choix des canaux des images : couleur ou noir/blanc |
$ python trainModel.py
Donnez les chemins d'accès à vos photos tests dans le fichier ./dataTest/imgTest.txt, puis lancez :
$ python autoPredic.py