BookCover-Classification

Contents

• Requirements
• Dataset
• Train
• Test
• Detect

Requirements

• Ubuntu 20.04
• CUDA 11.1
• install pip requirements
  • pip install -r requirements.txt

Dataset

• Link 참고

Train

• Dataset과 같이 데이터셋을 구축했다면 아래 명령어를 통해 학습 가능
• 아래 성능은 bookcover-17 데이터셋 기반이며 epoch 50까지의 best accuracy 모델 기준

모델 목록

• 이 프로젝트는 lukemelas/EfficientNet-PyTorch 기반으로 구현되어 있음
• Accuracy detail : docs/perform_detail.md

Name	# Params	Top-1 Acc.	Top-5 Acc.
efficientnet-b0	5.3M	35.9 %	73.8 %
efficientnet-b1	7.8M
efficientnet-b2	9.2M
efficientnet-b3	12M
efficientnet-b4	19M
efficientnet-b5	30M
efficientnet-b6	43M
efficientnet-b7	66M

학습 방법

• 아래 명령어를 이용해 학습 가능

  python train.py \
          --model-name=efficientnet-b7 \
          --dataset-info=data/bookcover-17.yaml \
          --dataset=/dataset/bookcover \
          --save-model-path=weights/efficientnet-b0-bookcover \
          --batch-size=8 \
          --num-epochs=50

  • --model-name: [모델 목록](#모델 목록)에 있는 모델 중 하나로 선택
  • --dataset-info: Dataset에서 생성한 ${DATASET}.yaml 파일
  • --dataset: Dataset에서 생성한 데이터셋 경로
  • --save-model-path: 학습한 모델을 저장할 디렉토리 경로(디렉토리 없을 시 생성함)
  • --batch-size: batch size
  • --num-epoch: 최대 학습 epoch 수

Test

• 학습한 모델로 ${DATASET}.yaml 파일의 testset에 대하여 top1, top5 성능을 추출

  python test.py \
          --model-name=efficientnet-b0 \
          --dataset-info=data/bookcover-17.yaml \
          --model-path=weights/efficientnet-b0-bookcover.pt \
          --batch-size=32

  • 출력 결과

    [2022-08-26 14:18:47.900422] -     INFO: Load model(efficientnet-b0)
    Loaded pretrained weights for efficientnet-b0
    [2022-08-26 14:18:58.718558] -     INFO: Load test dataset
    [2022-08-26 14:18:58.790107] -     INFO: Start evaluation
    100%|█████████████████████████████████████████| 279/279 [01:00<00:00,  4.63it/s]
    [2022-08-26 14:19:59.025259] -     INFO: Result
                                             | class                |  top1  |  top5  |
                                             -------------------------------------------
                                             | adult                | 74.2 % | 95.5 % |
                                             | lifestyle            | 56.8 % | 80.3 % |
                                             | parents              | 42.7 % | 85.1 % |
                                             | essay                | 40.2 % | 83.9 % |
                                             | humanities           | 57.6 % | 87.0 % |
                                             | religion             | 7.8  % | 33.1 % |
                                             | fantasy_martial_arts | 25.6 % | 83.3 % |
                                             | economic_management  | 28.4 % | 70.3 % |
                                             | magazine             | 64.3 % | 84.8 % |
                                             | travel               | 44.4 % | 82.5 % |
                                             | science              | 13.8 % | 48.7 % |
                                             | romance_bl           | 22.8 % | 70.3 % |
                                             | social               | 70.5 % | 96.7 % |
                                             | novel                | 5.2  % | 41.9 % |    
                                             | children_youth       | 31.3 % | 88.3 % |
                                             | history              | 10.4 % | 64.8 % |
                                             | self_development     | 14.2 % | 57.4 % |
                                             -------------------------------------------
                                             | Average              | 35.9 % | 73.8 % |

Detect

• 학습한 모델로 argument로 준 이미지를 inference하여 결과 출력

  python detect.py \
          --dataset-info=data/bookcover-17.yaml \
          --model-name=efficientnet-b0 \
          --model-path=weights/efficientnet-b0-bookcover.pt \
          --image-path=test.jpg \
          --topk=5

  • 출력 결과

    [2022-08-26 14:14:54.181588] -     INFO: Load model(efficientnet-b0)
    Loaded pretrained weights for efficientnet-b0
    [2022-08-26 14:15:06.227263] -     INFO: Load image
    [2022-08-26 14:15:06.933078] -     INFO: Start inference
    [2022-08-26 14:15:40.934403] -     INFO: Inference Result
                                                1 - adult               : 99.51%
                                               13 - social              : 0.48%
                                                8 - economic_management : 0.01%
                                                5 - humanities          : 0.00%
                                                9 - magazine            : 0.00%