Este projeto foi minha submissão ao Desafio Final do curso de extensão "Introdução a Machine Learning e Deep Learning com Python e PyTorch", oferecido pela Brasil+IA.
O desafio consistiu na criação de um modelo classificador de imagens de veículos pré-definidos no enunciado do exercício. O dataset podia conter imagens dos veículos Farrari Enzo, Fiat Uno Way, Hummer H1, Kawasaki Ninja, Volkswagen Worker ou imagens de estradas vazias.
Para a realização desse desafio, precisei realizar as seguintes tarefas:
- Montar o dataset de imagens dos veículos para treinar e validar o modelo, utilizando a biblioteca Fast.ai.
- Implementar uma rede neural convolucional, podendo utilizar transfer learning.
- Escolher os parâmetros e calibrar os hiperparâmetros para obter a melhor acurácia possível.
- Salvar o modelo treinado para que ele fosse testado pela equipe pedagógica do curso.
- Implementar uma função que recebesse uma imagem de qualquer um dos veículos listados no enunciado do exercício e retornasse o número da categoria daquele veículo.
- O dataset montado consiste de 4435 imagens de todas as categorias.
- A acurácia obtida pelo modelo foi de 98.87%.
- A acurácia obtida pela equipe pedagógica do curso ao realizar um teste com um dataset inédito ao modelo foi de 97.77%, sendo este o terceiro melhor resultado obtido entre os 22 alunos.