Os vira-latas caramelos são cachorros sem raça definida e que possuem a cor caramelo em sua pelugem. Apesar de serem animais sem raça definida, possuem um padrão em suas caraterísticas físicas que podem ser encontradas: pêlos na cor caramelo, focinho comprido e em alguns casos mesclagem com a cor preta na pelugem.
Em contrapartida, existem os animais com raças definidas, como os poodles, labradores, pastores alemães, etc. De acordo com a raça, é possível observar que existe também dentro de cada uma delas um padrão para os animais.
A intenção deste projeto é distinguir os vira-latas caramelos dos demais cachorros de raça.
Um grande conjunto de dados pode ser considerado um dataset. O dataset deste projeto conta com imagens de animais de raça, contidos na pasta de treino e posteriormente na pasta chamada normais, e as imagens de vira-latas caramelos podem ser encontradas na pasta de treino e posteriormente na pasta caramelos.
Apesar de que os vira-latas caramelos possuem um padrão entre si conforme mencionado anteriormente, para facilitar o objetivo de encontrar e distinguir os cães do dataset, há uma grande quantidade de fotos do mesmo vira-lata caramelo, nomeado como Zeca. Desse modo, as fotos com o Zeca tendem a possuir maior facilidade de serem distinguidas caso os demais vira-latas caramelos não possuam um padrão tão definido em seus traços.
Deep Learning é conhecido como uma área dentro do aprendizado de máquina (também conhecido como machine learning) que faz o uso de algoritmos de redes neurais para encontrar padrões, previsões e identificação de imagens.
A rede neural é uma sequência de camadas e podemos usar o modelo sequencial oferecido pelo Keras, que possui as funções necessárias para construir cada camada de uma rede neural convolucional.
A primeira camada de Convolução utiliza 32 features para o array 2D e o array no formato 3x3, As imagens de 64x64px serão armazenadas em um array de 3 dimenções devido ao modo de cor das imagens (R, G e B).
Após a aplicação da primeira camada de Convolução é realizado um agrupamento para reduzir o mapa de features decorrente da primeira camada, reduzindo o tamanho dele.
Logo após o primeiro pooling, é adicionado outra camada de Convolução para tornar a rede mais profunda, após isso é realizado o segundo Pooling (Agrupamento).
Depois da segunda camada de convolução estar preparada é realizado o achatamento (Flatten), que converte a estrutura de dados 2D resultantes da segunda camada em 1D, ou seja, um vetor.
No próximo passo todas as camadas são conectadas utilizando uma função de ativação retificadora (relu). Também é utilizado então uma função de ativação sigmóide para obter as probabilidades de cada imagem conter um cachorro normal ou um vira-lata caramelo. O modelo raramente terá 100% de certeza e o que ele gera como um resultado é uma probabilidade.
Para compilar a rede, é utilizado o otimizador "Adam" e uma função log loss com "entropia binária cruzada". A métrica utilizada será a acurácia, pois essa é a maior preocupação no treinamento deste tipo de modelo.
Para rodar o projeto basta execultar o jupyter notebook no diretorio do projeto e executar as etapas do arquivo (ViraLataCarameloNotebook)[ViraLataCarameloNotebook.ipynb].
Como resultado do treino e da predição temos que o treino realizou todas as etapas do fit_generator com uma acuracia acima de 80%, porém a predição falhou na imagem escolhida, indicando que a foto de um cachorro normal era um vira-lata caramelo.
O notebook da execução pode ser encontrado aqui.
É importante destacar para fins de correção que o numero de alterações no código ou de commits não reflete o esforço realizado por cada membro da equipe, visto que o projeto foi realizado de forma presencial e em grupo, tendo participação dos 3 membros listados abaixo, porém por desatenção dos membros os commits foram realizados sem o co-authored.
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Gabriel Batista Albino Silva - 16/0028361
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Gabriela Barrozo Guedes, 16/0121612
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Helena Bretas Goulart, 16/0124034
Referências
[1]deep learning - o que é e qual é a sua importância?
[2]afinal, o que é deep learning?
[3]redes neurais - o que são e qual é a sua importância?
[4] VARGAS, Ana Caroline Gomes; PAES, Aline; VASCONCELOS, Cristina Nader. Um estudo sobre redes neurais convolucionais e sua aplicação em detecção de pedestres. In: Proceedings of the XXIX Conference on Graphics, Patterns and Images. 2016. p. 1-4.
[5] KOVÁCS, Zsolt László. Redes neurais artificiais. Editora Livraria da Fisica, 2002.
[6]capítulo 47 – reconhecimento de imagens com redes neurais convolucionais em python – parte 4
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