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ROVER CLASSIFICATION

[Baseline] Rover Classification

A getting started code for the Rover Classification Challenge.

By Shubhamaicrowd


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Getting Started Code for Rover Classification Challenge on AIcrowd

Author : Shubhamai

Download Necessary Packages 📚

In [4]:
!pip install --upgrade fastai 
!pip install aicrowd-cli==0.1
Requirement already up-to-date: fastai in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (2.2.7)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: scikit-learn in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (0.22.2.post1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pip in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (19.3.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: fastprogress>=0.2.4 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.0.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: requests in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (2.23.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: spacy<3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (2.2.4)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: torch<1.8,>=1.7.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.7.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pillow>6.0.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (7.0.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: fastcore<1.4,>=1.3.8 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.3.19)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: scipy in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.4.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pandas in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.1.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: matplotlib in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (3.2.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pyyaml in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (3.13)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: torchvision<0.9,>=0.8 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (0.8.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: packaging in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (20.9)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: joblib>=0.11 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scikit-learn->fastai) (1.0.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: numpy>=1.11.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scikit-learn->fastai) (1.19.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: chardet<4,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->fastai) (3.0.4)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->fastai) (2020.12.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->fastai) (1.24.3)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->fastai) (2.10)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: wasabi<1.1.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (0.8.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: srsly<1.1.0,>=1.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (1.0.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: preshed<3.1.0,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (3.0.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: catalogue<1.1.0,>=0.0.7 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (1.0.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: plac<1.2.0,>=0.9.6 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (1.1.3)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: tqdm<5.0.0,>=4.38.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (4.41.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: cymem<2.1.0,>=2.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (2.0.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: setuptools in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (54.0.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: thinc==7.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (7.4.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: murmurhash<1.1.0,>=0.28.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (1.0.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: blis<0.5.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<3->fastai) (0.4.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: typing-extensions in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from torch<1.8,>=1.7.0->fastai) (3.7.4.3)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: python-dateutil>=2.7.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from pandas->fastai) (2.8.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pytz>=2017.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from pandas->fastai) (2018.9)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from matplotlib->fastai) (2.4.7)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from matplotlib->fastai) (1.3.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from matplotlib->fastai) (0.10.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: importlib-metadata>=0.20; python_version < "3.8" in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from catalogue<1.1.0,>=0.0.7->spacy<3->fastai) (3.7.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas->fastai) (1.15.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: zipp>=0.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from importlib-metadata>=0.20; python_version < "3.8"->catalogue<1.1.0,>=0.0.7->spacy<3->fastai) (3.4.1)
Requirement already satisfied: aicrowd-cli==0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (0.1.0)
Requirement already satisfied: requests-toolbelt in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli==0.1) (0.9.1)
Requirement already satisfied: rich in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli==0.1) (9.13.0)
Requirement already satisfied: click<8,>=7.1.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli==0.1) (7.1.2)
Requirement already satisfied: toml in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli==0.1) (0.10.2)
Requirement already satisfied: tqdm in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli==0.1) (4.41.1)
Requirement already satisfied: gitpython in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli==0.1) (3.1.14)
Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli==0.1) (2.23.0)
Requirement already satisfied: typing-extensions<4.0.0,>=3.7.4 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli==0.1) (3.7.4.3)
Requirement already satisfied: commonmark<0.10.0,>=0.9.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli==0.1) (0.9.1)
Requirement already satisfied: colorama<0.5.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli==0.1) (0.4.4)
Requirement already satisfied: pygments<3.0.0,>=2.6.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli==0.1) (2.6.1)
Requirement already satisfied: gitdb<5,>=4.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from gitpython->aicrowd-cli==0.1) (4.0.5)
Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->aicrowd-cli==0.1) (1.24.3)
Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->aicrowd-cli==0.1) (2.10)
Requirement already satisfied: chardet<4,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->aicrowd-cli==0.1) (3.0.4)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->aicrowd-cli==0.1) (2020.12.5)
Requirement already satisfied: smmap<4,>=3.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from gitdb<5,>=4.0.1->gitpython->aicrowd-cli==0.1) (3.0.5)

Download Data

The first step is to download out train test data. We will be training a model on the train data and make predictions on test data. We submit our predictions.

In [5]:
API_KEY = 'ef7a6de81920f8871dd4807ae1327d69' #Please enter your API Key from [https://www.aicrowd.com/participants/me]
!aicrowd login --api-key $API_KEY
API Key valid
Saved API Key successfully!
In [6]:
!aicrowd dataset download --challenge rover-classification -j 3
sample_submission.csv:   0% 0.00/164k [00:00<?, ?B/s]
sample_submission.csv: 100% 164k/164k [00:00<00:00, 1.28MB/s]
sample_submission.csv: 100% 164k/164k [00:00<00:00, 1.27MB/s]
train.csv: 100% 689k/689k [00:00<00:00, 3.01MB/s]
train.zip:   0% 0.00/266M [00:00<?, ?B/s]
test.zip:   0% 0.00/66.4M [00:00<?, ?B/s]

val.csv: 100% 64.8k/64.8k [00:00<00:00, 904kB/s]


train.zip:  13% 33.6M/266M [00:02<00:14, 16.5MB/s]

val.zip: 100% 26.6M/26.6M [00:01<00:00, 22.0MB/s]
train.zip:  25% 67.1M/266M [00:03<00:11, 17.6MB/s]
train.zip:  38% 101M/266M [00:05<00:09, 18.1MB/s] 
test.zip: 100% 66.4M/66.4M [00:06<00:00, 9.55MB/s]
train.zip: 100% 266M/266M [00:13<00:00, 19.8MB/s]
In [7]:
!rm -rf data
!mkdir data

!unzip train.zip  -d data/train
!unzip val.zip -d data/val
!unzip test.zip  -d data/test

!mv train.csv data/train.csv
!mv val.csv data/val.csv
!mv sample_submission.csv data/sample_submission.csv
Streaming output truncated to the last 5000 lines.
  inflating: data/test/5499.jpg      
  inflating: data/test/55.jpg        
  inflating: data/test/550.jpg       
  inflating: data/test/5500.jpg      
  inflating: data/test/5501.jpg      
  inflating: data/test/5502.jpg      
  inflating: data/test/5503.jpg      
  inflating: data/test/5504.jpg      
  inflating: data/test/5505.jpg      
  inflating: data/test/5506.jpg      
  inflating: data/test/5507.jpg      
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  inflating: data/test/5514.jpg      
  inflating: data/test/5515.jpg      
  inflating: data/test/5516.jpg      
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Import packages

In [8]:
import pandas as pd
from fastai.vision.all import *
from fastai.data.core import *
import os

Load Data

  • We use pandas ๐Ÿผ library to load our data.
  • Pandas loads the data into dataframes and facilitates us to analyse the data.
  • Learn more about it here ๐Ÿค“
In [9]:
data_folder = "data"
In [10]:
train_df = pd.read_csv(os.path.join(data_folder, "train.csv"))

Visualize the data 👀

In [11]:
train_df
Out[11]:
ImageID label
0 0 curiosity
1 1 curiosity
2 2 curiosity
3 3 perseverance
4 4 curiosity
... ... ...
39995 39995 curiosity
39996 39996 curiosity
39997 39997 curiosity
39998 39998 curiosity
39999 39999 curiosity

40000 rows ร— 2 columns

In [12]:
train_df['ImageID'] = train_df['ImageID'].astype(str)+".jpg"
train_df
Out[12]:
ImageID label
0 0.jpg curiosity
1 1.jpg curiosity
2 2.jpg curiosity
3 3.jpg perseverance
4 4.jpg curiosity
... ... ...
39995 39995.jpg curiosity
39996 39996.jpg curiosity
39997 39997.jpg curiosity
39998 39998.jpg curiosity
39999 39999.jpg curiosity

40000 rows ร— 2 columns

In [13]:
dls = ImageDataLoaders.from_df(train_df, path=os.path.join(data_folder, "train"), bs=8)
dls.show_batch()

TRAINING PHASE 🏋️

In [14]:
learn = cnn_learner(dls, alexnet, metrics=F1Score())
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/alexnet-owt-4df8aa71.pth

Train the Model

In [15]:
learn.fine_tune(1)
epoch train_loss valid_loss f1_score time
0 0.390944 4.700773 0.664998 01:40
epoch train_loss valid_loss f1_score time
0 0.118082 5.897007 0.664998 01:58

Testing Phase 😅

We are almost done. We trained and validated on the training data. Now its the time to predict on test set and make a submission.# Prediction on Evaluation Set

Load Test Set

Load the test data on which final submission is to be made.

In [16]:
test_imgs_name = get_image_files(os.path.join(data_folder, "test"))
test_dls = dls.test_dl(test_imgs_name)

# Convert categorical values into label names
class_to_label_mapping = {v: k for v, k in enumerate(dls.vocab)}
print(class_to_label_mapping)

test_img_ids = [re.sub(r"\D", "", str(img_name)) for img_name in test_imgs_name]
{0: 'curiosity', 1: 'perseverance'}
In [17]:
test_dls.show_batch()

Predict Test Set

Predict on the test set and you are all set to make the submission!

In [18]:
_,_,results = learn.get_preds(dl = test_dls, with_decoded = True)

results = [class_to_label_mapping[i] for i in results.numpy()]

Save the prediction to csv

🚧 Note :

  • Do take a look at the submission format.
  • The submission file should contain a header.
  • Follow all submission guidelines strictly to avoid inconvenience.
In [19]:
submission = pd.DataFrame({"ImageID":test_img_ids, "label":results})
submission
Out[19]:
ImageID label
0 4921 perseverance
1 3146 perseverance
2 8864 perseverance
3 4656 perseverance
4 5764 perseverance
... ... ...
9995 3605 perseverance
9996 1898 perseverance
9997 2658 perseverance
9998 6948 perseverance
9999 7100 perseverance

10000 rows ร— 2 columns

In [20]:
submission.to_csv("submission.csv", index=False)

Making Direct Submission thought Aicrowd CLI

In [21]:
!aicrowd submission create -c rover-classification -f submission.csv
submission.csv โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ” 100.0% โ€ข 180.5/178.9 KB โ€ข 711.2 kB/s โ€ข 0:00:00
                                    โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ                                     
                                    โ”‚ Successfully submitted! โ”‚                                     
                                    โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ                                     
                                          Important links                                           
โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚  This submission โ”‚ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/submissions/125927              โ”‚
โ”‚                  โ”‚                                                                               โ”‚
โ”‚  All submissions โ”‚ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/submissions?my_submissions=true โ”‚
โ”‚                  โ”‚                                                                               โ”‚
โ”‚      Leaderboard โ”‚ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/leaderboards                    โ”‚
โ”‚                  โ”‚                                                                               โ”‚
โ”‚ Discussion forum โ”‚ https://discourse.aicrowd.com/c/ai-blitz-7                                    โ”‚
โ”‚                  โ”‚                                                                               โ”‚
โ”‚   Challenge page โ”‚ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7                                 โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜
{'submission_id': 125927, 'created_at': '2021-03-12T13:34:58.737Z'}
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