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Product identification with photos using Deep Learning

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Essux/DL-Product-Recognition

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Identificación de productos para el Laboratorio de Almacenamiento de la Universidad EAFIT

Descripción

Herramienta de reconocimiento de imágenes para identificar productos del Laboratorio de Almacenamiento de la Universidad EAFIT, que tienen la particularidad de ser muy similares entre sí y dado su tamaño no es posible colocarles códigos de barras.

prods_ex_2

Arquitectura de la red

La arquitectura usada toma como base Inception v3 eliminando las capas superiores e inicializando sus pesos con los de ImageNet. A esta red se conecta una capa densa de 100 neuronas y sobre esta una capa Softmax de 60 salidas.

architecture

Arquitectura del código

El código está dividido en los módulos: Data processing, Preprocessing, Training y Postprocessing.

Data processing

En este módulo se encuentran los scripts preprocess y split_data. preprocess escala las imágenes a resolución 299x299px y split_data divide el dataset en los directorios train, dev y set.

Preprocessing

En preprocessing se encuentra el código de los generadores usados para entrenar el modelo. En el generador de training se aplican las siguientes estrategias de Data augmentation:

  • Rotation
  • Shift
  • Shear
  • Zoom
  • Horizontal and vertical flips

Training

En este módulo se encuentra la definición del modelo y el ciclo de entrenamiento, que se realiza por 100 épocas con un Learning Rate Decay de 0.8 cada 5 iteraciones sin mejora.

Postprocessing

Usado para procesar el vector obtenido de la capa softmax y obtener la clase predicha y una imagen de la misma.

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