airiuz/EuroSAT

Tensorflow datasets: EuroSAT dataseti

1. EuroSAT dataseti haqida qisqacha ma'lumot

EuroSAT dataseti Sentinel-2 sun'iy yo'ldoshi yordamida tasvirga olingan yerning turli hududlari va qoplamalaridagi 80x80x3 o'lchamli rasmlar to'plamidan iborat. Ushbu dataset 13 ta spektral diapazonga ega bo'lib, quyidagi 10 ta sinfni o'z ichiga qamrab oladi:

1. AnnualCrop
2. Pasture
3. River
4. HerbaceousVegetation
5. Highway
6. SeaLake
7. Residential
8. PermanentCrop
9. Industrial
10. Forest

Dataset parametrlari:

• Versiya: 2.0.0
• Manba: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/eurosat
• Manba kodi: tfds.image_classification.Eurosat
• Dataset hajmi: 89.91 MB

2. Loyihani yuklab olish uchun quyidagi ketma-ketlikni bajaring:

• windows+R klavishlarini bosing va paydo bo'lgan oynaga cmd buyrug'ini yozing OK tugmachasini bosing.

• Loyihani quyidagi link yordamida yuklab oling. (Loyiha uchun yaratilgan fayl adresni o'zingiz ko'rsatishingiz mumkin)

  C:\> git clone https://github.com/MisterFoziljon/EuroSAT.git
  

• Loyiha joylashgan faylga kiring.

  C:\> cd EuroSAT
  

3. Proyektni ishlatish uchun kerakli modullarni virtual environment yaratib o'rnatib oling.

• O'zingizdagi pip ni so'nggi versiyasiga yangilang.

    C:\EuroSAT> python -m pip install --upgrade pip
  

• virtual environment yaratish uchun virtualenv modulini o'rnating.

    C:\EuroSAT> python -m pip install --user virtualenv
  

• Yangi environment yaratish uchun unga nom bering.

    C:\EuroSAT> python -m venv sizning_env
  

• Virtual environmentni ishga tushiring(aktivlashtiring).

    C:\EuroSAT> sizning_env\Scripts\activate.bat
  

• Virtual environment ichiga loyiha ishlashi uchun kerakli bo'lgan modullarni o'rnating (requirements.txt faylining ichida barchasi mavjud).

    (sizning_env) C:\EuroSAT> pip install -r requirements.txt
  

4. Proyektni ishlatish uchun jupyter notebook ni ishga tushiring.

    (sizning_env) C:\EuroSAT> jupyter notebook

• Eurosat.ipynb ni ishga tushiring.
• Usbu notebookda Tensorflow.org saytidagi eurosat datasetini o'qib olish, uni train va test datalariga ajratish, datalarni size va shape larini train uchun moslash hamda normallashtirish ko'rsatilgan.
• Dataset yordamida Convolutional Neural Network ishlab chiqilgan va u yordamida model train va evaluate qilingan. Model fayl ko'rinishida saqlanadi.
• Notebook yordamida saqlangan modelni load qilish va yangi test qilish datalari yordamida bashorat qilish (predict) ko'rsatib o'tilgan.
• Modelni yuklab olish

5. Proyektni streamlit yordamida deploy qilish.

    (sizning_env) C:\EuroSAT> streamlit run streamlit.py

• Proyekt local serverda ishga tushadi va quyidagicha ko'rinishda bo'ladi:

• Rasm faylini yuklab oling va Predict tugmachasini bosing. Model yuklab olingan tasvirni qaysi turkumga tegishli ekanligini bashorat qiladi. Bundan tashqari softmaxdan chiqqan ehtimollik natijasi ham ekranga chiqadi.