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synced 2024-01-27 11:30:36 +01:00
Vision par ordinateur : modèle RNA simple
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parent
795b1f98c2
commit
694d69a5e7
@ -1,4 +1,3 @@
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import time
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import numpy as np
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import sklearn
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@ -55,7 +55,7 @@ t_debut = time.time()
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# Init des plots
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fig = plt.figure(layout="constrained", figsize=(20, 7))
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fig.suptitle(" Vision par ordinateur - Reconnaissance de digit - Analyse et préparation des données")
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img_ax = fig.subplots(10, 30)
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img_ax = fig.subplots(10, 40)
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# Observations
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@ -71,146 +71,26 @@ X_train, y_train = X[5000:]/255.0 , y[5000:]
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X_valid, y_valid = X[:5000]/255.0 , y[:5000]
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classes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
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# ###############################################################################
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# # Phase d'apprentissage
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# ###############################################################################
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# n = 2 # Nombre d'itérations (valeur par défaut : 30 , hyperparamètre)
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# eta = 0.01 # Taux d'appentissage (valeur par défaut dans Keras : 0.01, hyperparamètre)
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# lot=32 # Taille de lot (valeur par défaut dans Keras: 32 , hyperparamètre)
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# perte="sparse_categorical_crossentropy" # Type de perte (hyperparamètre)
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# #perte="mse" # Type de perte (hyperparamètre)
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# keras.backend.clear_session()
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# model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
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# model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28])) # Couche d'entrée : mise à plat des données d'entrée -> 1 node / pixel soit 784 (28x28)
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# model.add(keras.layers.Dense(300, activation="relu")) # Couche 1 : 300 nodes
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# model.add(keras.layers.Dense(100, activation="relu")) # Couche 2 : 100 nodes -> ajout
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# model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 10
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# optimiseur=keras.optimizers.SGD(learning_rate= eta)
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# model.compile(loss=perte, optimizer=optimiseur, metrics=["accuracy"]) # Compilation du modèle
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# apts = model.fit(X_train, y_train, epochs=n, batch_size=lot, validation_data=(X_valid, y_valid)) # Entrainement
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# Phase d'inférence
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# Classement des images avec l'étiquette
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print ("\n")
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print ("Test sur les 80 images différentes sur un jeu de 10 000 images.")
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print ("Recherche de 400 images sur le jeu de test (10 000 images).")
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# X_new_unique = np.unique(X_test, axis=0, return_index=True)
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# X_new = np.empty([80, 28, 28])
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# y_new_test = np.empty(80)
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# for i_new in range(80):
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# # print ("i_new ", i_new )
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for ligne in range (10): # Ligne
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i_first=-1
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for colonne in range (40): # Colonne
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for i in range (i_first+1, X_test.shape[0]):
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if y_test[i] == ligne:
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# if y_test[i] == 2:
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img_ax[ligne][colonne].imshow(X_test[i], cmap="binary", interpolation="nearest")
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img_ax[ligne][colonne].set_axis_off()
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||||
img_ax[ligne][colonne].set_title(str(i), fontsize=10)
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i_first=i
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break
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# # Boucle de remplissage
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# deja_present=True
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# while deja_present == True:
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# idx = np.random.randint(X_test.shape[0]) # Index aléatoire
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# # print ("idx ", idx )
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# X_idx = X_test[idx]
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# # Comparaison de chaque images présentes avec image idx
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# deja_present_unitaire=[]
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# for i_img in range (80):
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# # print ("i_img ", i_img )
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# deja_present_unitaire.append(True)
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# for j in range (28):
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# for k in range (28):
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# if X_new[i_img][j][k] != X_idx[j][k]:
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# deja_present_unitaire[i_img]=False
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# # Test sur l'ensemble des images
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# deja_present=False
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||||
# for i_img in range (80):
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# if deja_present_unitaire[i_img]==True:
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# deja_present = True
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# # Ajout de la nouvelle image idx
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# X_new[i_new]=X_test[idx]
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# y_new_test[i_new] = y_test[idx]
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# print ("ajout ", i_new, idx)
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# FIXME : ne marche pas -> à faire à la main
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# (X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
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# train_filter = np.unique(Y_train, return_index=True)
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# X_train, Y_train = X_train[train_filter[1:]], Y_train[train_filter[1:]]
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||||
X_new_unique = np.unique(X_test, axis=0, return_index=True)
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# X_new = np.empty([80, 28, 28])
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# y_new_test = np.empty(80)
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# new_unique = random.sample(list(X_new_unique_i), 80)
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# for i in range(80):
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# X_new[i]=X_test[new_unique[i]]
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# y_new_test[i] = y_test[new_unique[i]]
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# X_new_idx = np.empty(80)
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||||
# for i in range(80):
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# # Vérification que l'index aléatoire n'a pas été
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# idx_unique= False
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||||
# while idx_unique ==False :
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# idx_unique= True
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# idx = np.random.randint(len(test_filter[1])) # Index aléatoire
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# for j in range (80):
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||||
# if X_new_idx[j] == idx:
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# idx_unique= False
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# X_new[i]=X_test[idx]
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# y_new_test[i] = y_test[idx]
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# y_new = np.argmax(model.predict(X_new), axis=-1)
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print ("\n")
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# ###############################################################################
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# # Résultats
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# ###############################################################################
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# # Modèle
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# model_ax.set_title("Modèle")
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# keras.utils.plot_model(model, "model.png", show_shapes=True)
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# model_img=plt.imread("model.png")
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# model_ax.imshow(model_img)
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# model_ax.set_axis_off()
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# os.remove("model.png") # Supression du fichier temporaire
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# # Courbes d'apprentissage
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# apts_ax.set_title("Courbes d'apprentissage")
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# apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['loss'], 'b-', label="Perte - entrainement")
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||||
# apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['val_loss'], 'r-', label="Perte - validation")
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||||
# apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['accuracy'], 'b:', label="Précision - entrainement")
|
||||
# apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['val_accuracy'], 'r:', label="Précision - validation")
|
||||
# apts_ax.set(ylim=(0, 1))
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||||
# apts_ax.set_xlabel("Époque")
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# apts_ax.legend()
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||||
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||||
# # Prédictions
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# for i in range (10):
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# for j in range (8):
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# img_ax[j][i].imshow(X_new[i*2+j], cmap="binary", interpolation="nearest")
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||||
# img_ax[j][i].set_axis_off()
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||||
# if y_new[i*2+j] == y_new_test[i*2+j]:
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# img_ax[j][i].set_title(classes[y_new[i*2+j]], fontsize=10)
|
||||
# else:
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||||
# img_ax[j][i].set_title(classes[y_new[i*2+j]], fontsize=10, color="red")
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# Prédictions
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k=0
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for i in range (10): # Ligne
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for j in range (30): # Colonne
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img_ax[i][j].imshow(X_test[k], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
||||
img_ax[i][j].set_axis_off()
|
||||
img_ax[i][j].set_title(str(k)+" : "+str(y_test[k]), fontsize=10)
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k+=1
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plt.show()
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# Performances
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print ("Temps total : "+str(time.time()-t_debut))
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@ -58,7 +58,7 @@ fig.suptitle("Vision par ordinateur - Reconnaissance de digit par réseaux de ne
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||||
subfigs = fig.subfigures(1, 3)
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||||
model_ax = subfigs[0].subplots(1, 1)
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||||
apts_ax = subfigs[1].subplots(1, 1)
|
||||
img_ax = subfigs[2].subplots(8, 10)
|
||||
img_ax = subfigs[2].subplots(10, 15)
|
||||
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||||
###############################################################################
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||||
# Observations
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@ -66,8 +66,8 @@ img_ax = subfigs[2].subplots(8, 10)
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# Observations d'apprentissage, de validation et de test
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chiffre = keras.datasets.mnist # Jeu de données MNIST (digit)
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(X, y), (X_test, y_test) = chiffre.load_data()
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||||
mnist = keras.datasets.mnist # Jeu de données MNIST (digit)
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||||
(X, y), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
|
||||
X_train, y_train = X[5000:]/255.0 , y[5000:]
|
||||
X_valid, y_valid = X[:5000]/255.0 , y[:5000]
|
||||
|
||||
@ -98,16 +98,57 @@ apts = model.fit(X_train, y_train, epochs=n, batch_size=lot, validation_data=(X_
|
||||
# Phase d'inférence
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###############################################################################
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# Inférence sur la totalité du jeu de test
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print ("\n")
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print ("Test sur les 80 images différentes sur un jeu de 10 000 images.")
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idx = np.random.randint(X_test.shape[0]-80) # Index aléatoire
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print ("\n")
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print ("Test sur les images de "+ str(idx) + " à "+ str(idx+80) + " sur un jeu de 10 000 images.")
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||||
X_new = X_test[idx:idx+80]
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||||
print ("Test sur le jeu de test (10 000 images).")
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X_new = X_test
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||||
y_new = np.argmax(model.predict(X_new), axis=-1) # Prédictions
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y_new_test= y_test[idx:idx+80] # Cibles
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||||
y_new_target= y_test # Cibles
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||||
eval=model.evaluate(X_new, y_new_target)
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||||
# print ("Il y a "+str(int(np.round((1-eval[1])*X_new.shape[0]))) + " images non reconnues.\n")
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||||
# Division du jeu de test par classes
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||||
print ("\n")
|
||||
print ("Test sur les jeux divisés par classe.")
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_X_new_classes_lst=[]
|
||||
_y_new_target_classes_lst=[]
|
||||
for i in range (10): # Classe
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||||
_X_new_classe=[]
|
||||
_y_new_target_classe=[]
|
||||
for j in range (X_new.shape[0]): # Lecture de toutes les images
|
||||
if y_new_target[j] == i:
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||||
_X_new_classe.append(X_new[j])
|
||||
_y_new_target_classe.append(y_new[j])
|
||||
_X_new_classes_lst.append(_X_new_classe)
|
||||
_y_new_target_classes_lst.append(_y_new_target_classe)
|
||||
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||||
# Remplissage du tableau à partir de la liste
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||||
X_new_classes=[]
|
||||
y_new_target_classes=[]
|
||||
for i in range (10):
|
||||
X_new_classes.append(np.empty(shape=(len(_X_new_classes_lst[i]),28,28)))
|
||||
y_new_target_classes.append(np.empty(shape=(len(_y_new_target_classes_lst[i]),)))
|
||||
for j in range (len(_X_new_classes_lst[i])):
|
||||
X_new_classes[i][[j]]=_X_new_classes_lst[i][j]
|
||||
y_new_target_classes[i][[j]]=_y_new_target_classes_lst[i][j]
|
||||
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||||
# Inférence sur les jeux par classe
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||||
y_new_classes=[]
|
||||
for i in range (10):
|
||||
y_new_classes.append(np.argmax(model.predict(X_new_classes[i]), axis=-1)) # Prédictions
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somme=0
|
||||
print ("\n")
|
||||
for i in range (10):
|
||||
k=0
|
||||
for j in range (X_new_classes[i].shape[0]):
|
||||
if y_new_classes[i][j] != i:
|
||||
k +=1
|
||||
somme +=1
|
||||
print ("Dans la classe "+str(i)+", il y a "+str(k) + " images non reconnues sur "+ str(X_new_classes[i].shape[0])+".")
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||||
|
||||
print ("\n")
|
||||
print ("Au total, il y a "+str(somme) + " images non reconnues sur 10 000.")
|
||||
print ("Soit une précision de "+str(1-(somme/10000))+".")
|
||||
|
||||
# ###############################################################################
|
||||
# # Résultats
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||||
@ -132,16 +173,20 @@ apts_ax.set_xlabel("Époque")
|
||||
apts_ax.legend()
|
||||
|
||||
# Prédictions
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||||
for i in range (10):
|
||||
for j in range (8):
|
||||
img_ax[j][i].imshow(X_new[i*2+j], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
||||
img_ax[j][i].set_axis_off()
|
||||
if y_new[i*2+j] == y_new_test[i*2+j]:
|
||||
img_ax[j][i].set_title(y_new[i*2+j], fontsize=10)
|
||||
else:
|
||||
img_ax[j][i].set_title(y_new[i*2+j], fontsize=10, color="red")
|
||||
for ligne in range (10): # Ligne
|
||||
i_first=-1
|
||||
for colonne in range (15): # Colonne
|
||||
for i in range (i_first+1, X_new.shape[0]):
|
||||
img_ax[ligne][colonne].set_axis_off()
|
||||
if y_new_target[i] == ligne and y_new[i]!=y_new_target[i]:
|
||||
# if y_test[i] == 2:
|
||||
img_ax[ligne][colonne].imshow(X_new[i], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
||||
img_ax[ligne][colonne].set_title(str(y_new[i]), fontsize=10, color="red")
|
||||
i_first=i
|
||||
break
|
||||
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
# Performances
|
||||
print ("\n")
|
||||
print ("Temps total : "+str(time.time()-t_debut))
|
||||
|
||||
@ -1,9 +1,13 @@
|
||||
# Mes scripts de ML - Vision par ordinateur
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||||
### Reconnaissance de digits par réseaux de neurones simples (RNA)
|
||||
### Reconnaissance de digits - Analyse et préparation des données
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||||
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||||
|
||||
|
||||
|
||||
### Reconnaissance de digits par réseaux de neurones convolutifs (CNN)
|
||||
### Reconnaissance de digits - Réseaux de neurones simples (RNA)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### Reconnaissance de digits - Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
BIN
03-vision/img/02-digit-simple.png
Normal file
BIN
03-vision/img/02-digit-simple.png
Normal file
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