Country_guesser

Ce projet a pour but d'implémenter et d'utiliser un perceptron multi-couches (PMC) afin de classifier 3 drapeaux nationaux.

Savez-vous différencier les 3 drapeaux suivants ?

Jordanie	Palestine	Soudan

Installation (projet et dépendances)

1. git clone https://github.com/0ENZO/Country_guesser/
2. pip install -r requirements.txt

Initialisation

Une fois le projet installé, le fichier librarie.cpp doit être build afin de pouvoir exploiter la librairie

Librairie

Le perceptron a été implémenté en tant que librairie C++

Dataset

Le dataset est constitué d'environ 250 images par drapeau, aux alentours de 200 pour l'entraînement et de 40 pour le test.

Modèles

Parmi les différentes consignes strictes, l'une d'entre elles était d'entraîner jusqu'à convergence les 4 modèles d'architecture suivante :

• PMC sans couche cachée
• PMC avec une couche cachée de 8 neurones
• PMC avec une couche cachée de 32 neurones
• PMC avec deux couches cachées de 32 neurones

Un modèle par architecture a été retenu, ces 4 modèles entraînés ont entre 81% et 83% d'accuracy sur le dataset de test.

Application

Une petite web app streamlit a été développé et permet d'upload une image, de choisir parmi un des 4 modèles entrainés cités précedement et de finalement prédire à quel pays appartient le drapeau. Pour déployer l'app en local et en ligne, ngrok a été utilisé

Mettre à jour la commande suivante et l'éxécuter

streamlit run "C:/Users/../Country_guesser/python/app.py" --server.port 80

Languages utilisés

• Python
• C++

Environnement

Le projet a été développé avec la suite JetBrains (CLion & PyCharm)