Classificador de paisagens naturais

O dataset do kaggle utilizado é o de cenas naturais em todo o mundo, classificadas em geleira, montanha, mar, edifício, rua e floresta. O dataset (disponível neste link) possui 14k imagens para treino e 3k para teste.

Para realizar a tarefa, utilizei como base o notebook usado na aula 1 sobre classificação de raças de cães e gatos, e a partir dele elaborei o modelo utilizado nesse classificador. Na criação do ImageDataBunch, alterou-se o método ‘from_name_re’ para ‘from_folder’, modificando-se os parâmetros de acordo com o necessário. O ImageDataBunch criado pode ser visualizado abaixo.

Feito isso, o modelo foi criado utilizando transferência de aprendizagem partindo do Resnet50. Inicialmente, treinou-se o modelo por 5 épocas. Em seguida, realizou-se o método ‘unfreeze’ e treinou-se o modelo por mais 4 épocas.

Treinado o modelo, conseguiu-se obter uma acurácia de aproximadamente 94,3%. Observando-se a matriz confusão, pode ser notado que o classificador teve dificuldade em diferenciar montanhas de geleiras e edifícios de ruas.

Abaixo pode-se visualizar os ‘top_losses’.

O notebook utilizado encontra-se no GitHub, que pode ser acessado por este link.