Задача

Распознавание класса животного: собака или кошка.

В этом задании вы попробуете применить свои знания в области компьютерного зрения и нейронных сетей для создания классификатора представленного на картинке животного. Вам будет дан массив изображений с представленными на ними животными, кошкой или собакой.

Система классификации

Мы подготовили для вас программу на языке Python, в которой вы будете предварительно обрабатывать изображения, проектировать и настраивать свою собственную нейтронную сеть для решения задачи распознавания животного.

Выполнение

Изучите лекцию про нейронные сети
Скачайте задание. В архиве задания вы найдёте файлы main.py, eval.py и две папки с животными — animals (тренировочный набор данных) и animalsval (валидационный).

В файле eval.py вы должны заполнить 3 функции:

1. Функцию предобработки данных
2. Фунцию загрузки вашей модель
3. Функцию предсказания класса животного на картинке: 0 - кошка, 1 - собака.

Не меняйте названия функций файла eval.py. В файле main.py вы сможете проверить работоспособность модели и её точность на валидационной выборке. Если модель работает и её точность вас устраивает, то вы можете отправить решённое задание. Для того, чтобы ваша модель была засчитана, вы должны будете получить точность классификатора не ниже 60%. Проверка кода осуществляется на тестовых данных: изображениях, не включенных в тренировочную и валидационную выборки. Метрикой оценки является F1-мера. В качестве решения присылайте архив с файлом eval.py и с сохранённой вами моделью в формате .h5 (Как сохранять модель в формат h5). Архив должен называться animal_task.zip

Важно:

1. Для построения модели нейронной сети используйте tensorflow версии 2.0.1
2. Архив с заданием должен называться animal_task.zip и содержать файлы eval.py и вашу модель

Очки	Участник	Дата	Команда	Город	Учебное заведение
0.868	Дмитрий Оконешников	24.04.2020 03:04		Новосибирск	Лицей №22
0.652	Алексей Гаврилов	31.03.2020 10:25

К соревнованиям