Image Classifier

Projet de Machine Learning

Description du projet

• On observe un certain nombre d’images de drones de qualités diverses, prises dans des conditions diverses (météo, hauteur, luminosité, etc.)

• Dans les images observées, quelles sont les zones maritimes ? Étiquetage de chaque image = On y voit la mer (+1) ou pas de mer (-1).

• Comment utiliser ces informations pour étiqueter automatiquement des nouvelles images ?

Librairies et langages utilisés

🖥️ Machine Learing

💻 IDE

Data Processing

3 représentations d'images utilisées :

• Histogramme de couleur
• Tenseur de pixel
• Array des niveaux de gris

Modèles de Machine Learning

3 modèles utilisés :

• SVC
• MLP
• GaussianNB

Techniques utilisées

Recherche des hyper-paramètres d'un modèle : sklearn.GridSearchCV

Évaluation du score d'un modèle : évaluation grâce la validation croisée : sklearn.cross_val_score

Comment utiliser le programme

1. Ajouter un répertoire "Test" avec les images que vous voulez tester dedans.

2. Lancer le programme ! Vos prédictions seront notées dans un fichier nommé "Predictions.txt" sous la forme : < Nom du fichier > classe.

Contributeurs

• Yacine Talhaoui
• Mattéo Lizero
• Nicolas Sanchez