F1Lens

Проєкт було створено в межах курсу "Глибинне навчання для задач комп’ютерного зору", Національний Університет "Києво-Могилянська Академія" (НаУКМА)

Цей проєкт — нейронна мережа для класифікації болідів Формули 1 за зображеннями.

Датасет

Formula One Cars by Sagar Khanna (vesuvius13)

Було проведено ручне очищення датасету: видалено нерелевантні зображення та зображення болідів до 2013 року. У результаті датасет зменшився більш ніж на чверть: з 2486 до 1677

Команди у датасеті:

• Mercedes
• Ferrari
• McLaren
• Red Bull Racing
• AlphaTauri
• Williams
• Renault
• Racing Point

Поділ датасету:

• train (72% + augmentation 100% )
• val (8%)
• test (20%)

Результати базових тренувань

10 епох
Точність: 0.1791
F1 Score: 0.0567

25 епох
Точність: 0.1716
F1 Score: 0.0499

50 епох
Точність: 0.2612
F1 Score: 0.1751

Автоматизована оптимізація

За результатами автоматизованої оптимізації найкращими параметрами є:

{'lr': 0.0005566812682870772, 'optimizer': 'Adam'}

Оптимізована модель

Adam | LR 0.0005 | 50 epochs

Точність: 0.9851
F1 Score: 0.9832

Transfer learning | MobilNetV2 (25 epochs)

Точність: 0.9179
F1 Score: 0.9137

Старт

conda create -n F1Lens python=3.12
conda activate F1Lens

jupyter notebook F1Lens.ipynb