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Busca de Pets das Enchentes no Rio Grande do Sul

Este projeto consiste em um protótipo de busca de pets das enchentes no Rio Grande do Sul, utilizando o modelo de IA Gemini do Google.

Descrição

Funcionalidades

O projeto é dividido em duas partes:

"Programa 1"

Entre as linhas “# PROGRAM 1 START” e “# PROGRAM 1 END": verificação da imagem (pasta input_images), se representa um pet ou texto. Se for pet, gera a descrição de algumas de suas características; se for texto, extrai a descrição deste texto. Em ambos os casos, grava as informações em arquivo JSON, e move a imagem para a pasta processed_images.

"Programa 2"

Entre as linhas “# PROGRAM 2 START” e “# PROGRAM 2 END”: busca do texto pesquisado nas descrições das imagens geradas pelo “Programa 1”, e exibição do resultado.

Observação

Este projeto foi criado e executado no Google Colab. Caso seja executado em outra plataforma/IDE, o comportamento pode variar.

Configurações

  1. Gerar chave (API key) no Google AI Studio.

  2. Abrir código do Github no Google Colab.

  3. Adicionar a API key (secret) criada anteriormente no Google Colab, com o nome “imersaoIAAluraGemini”.

  4. Executar apenas uma vez a linha “pip install google-generativeai”.

  5. Executar a primeira parte/célula de código, responsável por criar as pastas no Google Drive.

Estrutura de Pastas no Google Drive

Após a execução da célula indicada acima, a estrutura de pastas no Google Drive (/content/drive/MyDrive) deverá ser criada automaticamente. Caso contrário, criá-las manualmente:

  • Colab Notebooks/pet_finder/training_model_images/1_image_identification
  • Colab Notebooks/pet_finder/training_model_images/2_image_description
  • Colab Notebooks/pet_finder/input_images
  • Colab Notebooks/pet_finder/processed_images

Upload de Imagens

Fazer upload das imagens contidas na pasta pet_finder do repositório para as respectivas pastas (de mesmo nome) criadas no Google Drive.

Execução

No Google Colab, executar o código entre as linhas “# PROGRAM 2 START” e “# PROGRAM 2 END”.

Nota: Devido à quantidade de dados do JSON, pode levar cerca de 4 minutos para exibir o input para pesquisa, podendo este tempo variar conforme computador, etc.

  • Caso queira testar a geração da descrição das imagens (PROGRAMA 1), adicione alguns arquivos .jpg com imagem de pet (cachorro ou gato) ou texto (de preferência imagens dos posts do perfil Ache seu pet RS) na pasta input_images e, no Google Colab, execute o código entre as linhas “# PROGRAM 1 START” e “# PROGRAM 1 END”.

Melhorias Futuras

Algumas melhorias que poderiam ser aplicadas no projeto incluem:

  • Separar cada função em arquivo próprio.

  • Gerar/salvar o embedding das imagens em novo campo do arquivo JSON (atualmente a cada execução do "Programa 2" o embedding é gerado novamente, levando vários minutos antes da exibição do input para a busca).

  • Pesquisar a alucinação da descrição de algumas imagens e do resultado da busca (pode ser devido à pequena quantidade de imagens para treinamento / exemplo, prompt/instruções). Alguns exemplos:

    • em uma imagem que tem texto, gerou a descrição como sendo Gato, porém o radio button Cachorro é o que está marcado

    • em uma imagem de cachorro, a descrição informa ter uma mancha branca no peito, a qual não existe

    • em outra imagem, a descrição é de que "a cauda é longa e preta*, porém essa parte do corpo não aparece

  • Melhorar o layout do input e da exibição do resultado.

  • Evitar valores fixos e repetidos no código (hardcoded).