By Arian Gallardo.
Pontificia Universidad Catolica del Peru (PUCP).
Este repositorio contiene los archivos que corresponden a la solucion del reto presentado para el proceso de seleccion del Hub de Innovacion del Grupo Breca (BREIN), para Febrero 2020.
En este reto se busca ayudar a una empresa retail a mejorar su proceso de manejo de inventarios. La empresa esta buscando una manera de reducir el esfuerzo humano en la clasificacion de sus productos.
A traves de un clasificador de imagenes, podemos ayudar a la compania a analizar su inventario.
Todos los datos se pueden encontrar en el siguiente enlace: Data Reto Brein
Se presentan imagenes de productos que corresponden a 25 clases (agua, arroz, aceite, etc).
Se uso el modelo ResNet-18 descrito en el paper "Deep Residual Learning for Image Recognition" (http://arxiv.org/abs/1512.03385). Este modelo, asi como la familia de ResNets, fueron usados en ILSVRC y COCO, competencias de Computer Vision en 2015, en las que ganaron el 1er puesto en: Clasificacion de ImageNet, Deteccion de ImageNet, Localizacion de Imagenet, Deteccion en COCO, y Segmentacion en COCO.
Se uso una distribucion de 63%-27%-10% del dataset para train, validation y test respectivamente. El preprocesamiento de imagenes consistio en resizing, normalization y data augmentation.
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Curvas de accuracy sobre el dataset (20 epocas, learning rate = 0.00005, optimizador = Adam)
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Curvas de loss sobre el dataset (20 epocas, learning rate = 0.00005, optimizador = Adam)
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Matriz de confusion no normalizada (test = 10% del dataset)
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Matriz de confusion normalizada (test = 10% del dataset)
Para usar este modelo para clasificar imagenes contenidas en un directorio, instalar las dependencias en la carpeta client/requirements.txt con el comando pip install -r path-to-requirements.txt, y luego ejecutar el siguiente comando: python main.py --data_path DATA_PATH donde DATA_PATH es el directorio conteniendo las imagenes. El resultado se guardara en el archivo results.csv.