NCC-dev/farmer

farmer is an automated machine learning library.👨‍🌾

farmer

You can train Classification and Segmentation tasks as best practice

Requirements: ncc

$ git clone git@github.com:NCC-AI/ncc.git
$ cd ncc
$ python setup.py install

Installation

$ pip install git+https://github.com/NCC-AI/farmer

Prepare Data set folder

• classification

  │ ├── target_directory │ ├── data_case_directory(dataA) # caseごとだったり、train/testだったり │ │ │ ├── category_directory(Orange) # クラスのフォルダー │ │ │
  │ │ ├── image_file(jpg or png) │ │ │ ├── category_directory(Apple) │ │
  │ ├── image_file(jpg or png) │
  ├── data_case_directory(dataB)

• segmentation

  │ ├── target_directory │ ├── data_case_directory(dataA) # caseごとだったり、train/testだったり │ │ │ ├── input_image_directory # 入力画像フォルダ │ │ │
  │ │ ├── image_file(jpg or png) │ │ │ ├── mask_image_directory # マスク画像フォルダ │ │
  │ ├── image_file(jpg or png) │
  ├── data_case_directory(dataB)

Training

config.iniに学習条件を書き込み、このファイルがある場所で以下のコマンドを実行

$ ncc-cls  # classification

$ ncc-seg  # segmentation

secret.iniにスラックの情報を書き込めば、ログ画像を飛ばせる。

Result

• 実行した日付時間で自動にフォルダを作成。結果を以下のディレクトリ構造で保存されます。

  │ ├── result ├── 日付時間(結果A) │ ├── image # 推論サンプル │ ├── info # 設定ファイル/画像パス │ ├── learning # 学習履歴 │ ├── model # 最良モデル & 最終モデル │
  ├── 日付時間(結果B)