Classification des chiffres

Documents relatifs à ce projet

Pour ce projet, il est nécessaire de télécharger le dataset disponible à l'adresse suivante.
Dans ce repository, vous trouverez comme documents :

• un jupyter notebook notebook_reco_chiffres.ipynb
• un fichier python permettant de lancer l'application Streamlit reco_chiffres.py
• le modèle CNN sauvegardé : cnn_essai, avec comme sous-fichiers:
  • saved_model.pb
  • keras_metadata.pb
  • variables.index
  • variables.data-00000-of-00001
• plusieurs images de test créees grâce à Microsoft Paint au format 28px*28px (et mises ici dans le dossier test):
  • test.png
  • test2.png
  • test3.png
  • test4.png
  • test5.png

Jupyter Notebook

Le jupyter notebook comprend plusieurs étapes.
Tout d'abord il y a l'importation des différentes bibliothèques que nous allons utiliser.
Puis il y a le chargement des données de train et de test grâce à des boucles for.
Ensuite, une fois les données collectées, il y a le développement de l'architecture du CNN. Le développement de cette architecture se termine par la visualisation de l'accuracy, de la val-accuracy et de la loss du modèle au cours de différentes epochs.
Après cela, il y a une visualisation graphique de l'accuracy du modèle ainsi que la mise en place d'une matrice de confusion.

Pour enregistrer ce modèle de CNN on utilise la fonction model.save de TensorFlow. Ici le modèle est enregistré sous le nom cnn_essai.
Enfin, il y a deux fonctions qui permettent d'utiliser notre modèle :

• reco_1() qui permet de visualiser une seule image d'un dossier avec sa prédiction.
  
• reco_2() qui permet de visualiser toutes les images d'un dossier avec leur prédiction.
  

Application Streamlit

En complément du jupyter notebook, nous avons crée une application Streamlit qui permet, lorsqu'on dessine un chiffre, de prédire duquel il s'agit. L'interface permet, en plus du dessin et de sa prédiction, d'avoir les résultats du modèle concernant l'ensemble des chiffres de 0 à 9.
Cette application a été déployée ici sur la plateforme de Streamlit.