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AI Blitz #7

Rover Classification

Let's take a tour to space

By AmineJr

The purpose of this program is to teach the machine how to teach itself to distinguish between two types of rovers (curiosity and perseverance) this is achieved through running multiple tests on the machine using pictures of both  rovers and collecting data from the results.



As a first step

We start by Loging on AICrowd's platform

In [ ]:
!pip install --upgrade fastai git+https://gitlab.aicrowd.com/yoogottamk/aicrowd-cli.git >/dev/null
%load_ext aicrowd.magic
API_KEY = 'ea1eae9d9cd75c3ad9c179d3dc91ece3'
%aicrowd login --api-key $API_KEY
  Running command git clone -q https://gitlab.aicrowd.com/yoogottamk/aicrowd-cli.git /tmp/pip-req-build-lq5ek3cs
ERROR: torchtext 0.9.0 has requirement torch==1.8.0, but you'll have torch 1.7.1 which is incompatible.
API Key valid
Saved API Key successfully!

As a second step

We import our needed packages.

In [ ]:
#Import packages
import pandas as pd
from fastai.vision.all import *
from fastai.data.core import *
import os
import torch
from torch import nn
from torchvision.models import resnet50
from bottleneck_transformer_pytorch import BottleStack

As a third step

We convert the downloaded AIcrowd dataset into Google Colab.

In [ ]:
!aicrowd dataset download --challenge rover-classification -j 3
sample_submission.csv:   0% 0.00/164k [00:00<?, ?B/s]
test.zip:   0% 0.00/66.5M [00:00<?, ?B/s]

train.csv:   0% 0.00/689k [00:00<?, ?B/s]


sample_submission.csv: 100% 164k/164k [00:00<00:00, 1.73MB/s]

train.csv: 100% 689k/689k [00:00<00:00, 4.45MB/s]

train.zip:   0% 0.00/266M [00:00<?, ?B/s]

val.csv: 100% 65.0k/65.0k [00:00<00:00, 1.48MB/s]
test.zip:  50% 33.6M/66.5M [00:00<00:00, 59.4MB/s]
train.zip:  13% 33.6M/266M [00:00<00:03, 62.7MB/s]

test.zip: 100% 66.5M/66.5M [00:00<00:00, 64.2MB/s]


test.zip: 100% 66.5M/66.5M [00:00<00:00, 67.8MB/s]
train.zip:  38% 101M/266M [00:01<00:02, 71.9MB/s] 
val.zip: 100% 26.5M/26.5M [00:00<00:00, 32.8MB/s]
train.zip: 100% 266M/266M [00:03<00:00, 83.2MB/s]

Then

We setup our data after downloading it.

In [ ]:
!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        
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  inflating: data/test/9874.jpg      
  inflating: data/test/9875.jpg      
  inflating: data/test/9876.jpg      
  inflating: data/test/9877.jpg      
  inflating: data/test/9878.jpg      
  inflating: data/test/9879.jpg      
  inflating: data/test/988.jpg       
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  inflating: data/test/9881.jpg      
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  inflating: data/test/9886.jpg      
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  inflating: data/test/9888.jpg      
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  inflating: data/test/990.jpg       
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  inflating: data/test/9903.jpg      
  inflating: data/test/9904.jpg      
  inflating: data/test/9905.jpg      
  inflating: data/test/9906.jpg      
  inflating: data/test/9907.jpg      
  inflating: data/test/9908.jpg      
  inflating: data/test/9909.jpg      
  inflating: data/test/991.jpg       
  inflating: data/test/9910.jpg      
  inflating: data/test/9911.jpg      
  inflating: data/test/9912.jpg      
  inflating: data/test/9913.jpg      
  inflating: data/test/9914.jpg      
  inflating: data/test/9915.jpg      
  inflating: data/test/9916.jpg      
  inflating: data/test/9917.jpg      
  inflating: data/test/9918.jpg      
  inflating: data/test/9919.jpg      
  inflating: data/test/992.jpg       
  inflating: data/test/9920.jpg      
  inflating: data/test/9921.jpg      
  inflating: data/test/9922.jpg      
  inflating: data/test/9923.jpg      
  inflating: data/test/9924.jpg      
  inflating: data/test/9925.jpg      
  inflating: data/test/9926.jpg      
  inflating: data/test/9927.jpg      
  inflating: data/test/9928.jpg      
  inflating: data/test/9929.jpg      
  inflating: data/test/993.jpg       
  inflating: data/test/9930.jpg      
  inflating: data/test/9931.jpg      
  inflating: data/test/9932.jpg      
  inflating: data/test/9933.jpg      
  inflating: data/test/9934.jpg      
  inflating: data/test/9935.jpg      
  inflating: data/test/9936.jpg      
  inflating: data/test/9937.jpg      
  inflating: data/test/9938.jpg      
  inflating: data/test/9939.jpg      
  inflating: data/test/994.jpg       
  inflating: data/test/9940.jpg      
  inflating: data/test/9941.jpg      
  inflating: data/test/9942.jpg      
  inflating: data/test/9943.jpg      
  inflating: data/test/9944.jpg      
  inflating: data/test/9945.jpg      
  inflating: data/test/9946.jpg      
  inflating: data/test/9947.jpg      
  inflating: data/test/9948.jpg      
  inflating: data/test/9949.jpg      
  inflating: data/test/995.jpg       
  inflating: data/test/9950.jpg      
  inflating: data/test/9951.jpg      
  inflating: data/test/9952.jpg      
  inflating: data/test/9953.jpg      
  inflating: data/test/9954.jpg      
  inflating: data/test/9955.jpg      
  inflating: data/test/9956.jpg      
  inflating: data/test/9957.jpg      
  inflating: data/test/9958.jpg      
  inflating: data/test/9959.jpg      
  inflating: data/test/996.jpg       
  inflating: data/test/9960.jpg      
  inflating: data/test/9961.jpg      
  inflating: data/test/9962.jpg      
  inflating: data/test/9963.jpg      
  inflating: data/test/9964.jpg      
  inflating: data/test/9965.jpg      
  inflating: data/test/9966.jpg      
  inflating: data/test/9967.jpg      
  inflating: data/test/9968.jpg      
  inflating: data/test/9969.jpg      
  inflating: data/test/997.jpg       
  inflating: data/test/9970.jpg      
  inflating: data/test/9971.jpg      
  inflating: data/test/9972.jpg      
  inflating: data/test/9973.jpg      
  inflating: data/test/9974.jpg      
  inflating: data/test/9975.jpg      
  inflating: data/test/9976.jpg      
  inflating: data/test/9977.jpg      
  inflating: data/test/9978.jpg      
  inflating: data/test/9979.jpg      
  inflating: data/test/998.jpg       
  inflating: data/test/9980.jpg      
  inflating: data/test/9981.jpg      
  inflating: data/test/9982.jpg      
  inflating: data/test/9983.jpg      
  inflating: data/test/9984.jpg      
  inflating: data/test/9985.jpg      
  inflating: data/test/9986.jpg      
  inflating: data/test/9987.jpg      
  inflating: data/test/9988.jpg      
  inflating: data/test/9989.jpg      
  inflating: data/test/999.jpg       
  inflating: data/test/9990.jpg      
  inflating: data/test/9991.jpg      
  inflating: data/test/9992.jpg      
  inflating: data/test/9993.jpg      
  inflating: data/test/9994.jpg      
  inflating: data/test/9995.jpg      
  inflating: data/test/9996.jpg      
  inflating: data/test/9997.jpg      
  inflating: data/test/9998.jpg      
  inflating: data/test/9999.jpg      

After that

We read the CSV file from the data generated.

In [ ]:
train_df = pd.read_csv("data/train.csv")
train_df['ImageID'] = train_df['ImageID'].astype(str)+".jpg"
train_df
Out[ ]:
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 perseverance
39996 39996.jpg curiosity
39997 39997.jpg curiosity
39998 39998.jpg curiosity
39999 39999.jpg curiosity

40000 rows × 2 columns

The next step

We should classify our labels which are:

  1. Curiosity
  2. Perseverance
In [ ]:
train_df['label'].unique()
Out[ ]:
array(['curiosity', 'perseverance'], dtype=object)

Next

We download the limiting transformer package

In [ ]:
!pip install bottleneck-transformer-pytorch
Collecting bottleneck-transformer-pytorch
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3b/09/f4dc92b1c6d37512c7ef9b60e3c7624c7075b7525c7b5e95143a0221a534/bottleneck_transformer_pytorch-0.1.2-py3-none-any.whl
Requirement already satisfied: torch>=1.6 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from bottleneck-transformer-pytorch) (1.7.1)
Collecting einops>=0.3
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5d/a0/9935e030634bf60ecd572c775f64ace82ceddf2f504a5fd3902438f07090/einops-0.3.0-py2.py3-none-any.whl
Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from torch>=1.6->bottleneck-transformer-pytorch) (1.19.5)
Requirement already satisfied: typing-extensions in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from torch>=1.6->bottleneck-transformer-pytorch) (3.7.4.3)
Installing collected packages: einops, bottleneck-transformer-pytorch
Successfully installed bottleneck-transformer-pytorch-0.1.2 einops-0.3.0

Later

We set the path of train's folder

In [ ]:
path = "/content/data/train"

def get_x(train_df):
    return path + "/" + train_df['ImageID'] #ImageID

def get_y(train_df):
    return train_df['label'] #Label
In [ ]:
def getblock(size=256,batch=8, data_df=train_df):
    block = DataBlock(blocks=(ImageBlock, CategoryBlock),
                      splitter=RandomSplitter(seed=42),
                      get_x=get_x, # Using the function above.
                      get_y=get_y, # Using the function above.
                      item_tfms = Resize(256), # Resizing images to 400 pixels.
                      
                      # Data Augmentation time:
                      batch_tfms = [*aug_transforms(mult=1.0, do_flip=False,
                                                   flip_vert=False, max_rotate=0,
                                                   min_zoom=1.0, max_zoom=1.0,
                                                   pad_mode="zeros",
                                                   xtra_tfms=None,max_warp=0,
                                                   p_affine=0, p_lighting=0),
                                    Normalize.from_stats(*imagenet_stats)])
    
    return block.dataloaders(data_df, bs=batch)

Then

We return the data

In [ ]:
dataloader = getblock()

After that

We plot the pictures

In [ ]:
dataloader.show_batch()

The next step

  1. We specify the image resolutions
  2. We call for the original model
  3. We make the surgey of the model
In [ ]:
layer = BottleStack(
    dim = 256,
    fmap_size = 64,        # set specifically for imagenet's 224 x 224
    dim_out = 2048,
    proj_factor = 4,
    downsample = True,
    heads = 4,
    dim_head = 128,
    rel_pos_emb = True,
    activation = nn.ReLU()
)
#Original model
resnet = resnet50()

# model surgery

backbone = list(resnet.children())

model = nn.Sequential(
    *backbone[:5],
    layer,
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
    nn.Flatten(1),
    nn.Linear(2048, 1000)
)

Next

We define the final model

In [ ]:
learn = Learner(dataloader, model, metrics = accuracy)

Later

We gather all the data about the model and we make a summary based on all the elements

In [ ]:
learn.summary()
Out[ ]:
Sequential (Input shape: 3)
============================================================================
Layer (type)         Output Shape         Param #    Trainable 
============================================================================
                     3 x 64 x 160 x 160  
Conv2d                                    9408       True      
BatchNorm2d                               128        True      
ReLU                                                           
MaxPool2d                                                      
Conv2d                                    4096       True      
BatchNorm2d                               128        True      
Conv2d                                    36864      True      
BatchNorm2d                               128        True      
____________________________________________________________________________
                     3 x 256 x 80 x 80   
Conv2d                                    16384      True      
BatchNorm2d                               512        True      
ReLU                                                           
____________________________________________________________________________
                     3 x 256 x 80 x 80   
Conv2d                                    16384      True      
BatchNorm2d                               512        True      
____________________________________________________________________________
                     3 x 64 x 80 x 80    
Conv2d                                    16384      True      
BatchNorm2d                               128        True      
Conv2d                                    36864      True      
BatchNorm2d                               128        True      
____________________________________________________________________________
                     3 x 256 x 80 x 80   
Conv2d                                    16384      True      
BatchNorm2d                               512        True      
ReLU                                                           
____________________________________________________________________________
                     3 x 64 x 80 x 80    
Conv2d                                    16384      True      
BatchNorm2d                               128        True      
Conv2d                                    36864      True      
BatchNorm2d                               128        True      
____________________________________________________________________________
                     3 x 256 x 80 x 80   
Conv2d                                    16384      True      
BatchNorm2d                               512        True      
ReLU                                                           
____________________________________________________________________________
                     3 x 2048 x 40 x 40  
Conv2d                                    4718592    True      
BatchNorm2d                               4096       True      
ReLU                                                           
____________________________________________________________________________
                     3 x 512 x 80 x 80   
Conv2d                                    131072     True      
BatchNorm2d                               1024       True      
ReLU                                                           
____________________________________________________________________________
                     3 x 1536 x 80 x 80  
Conv2d                                    786432     True      
____________________________________________________________________________
                     []                  
RelPosEmb                                                      
AvgPool2d                                                      
BatchNorm2d                               1024       True      
____________________________________________________________________________
                     3 x 2048 x 40 x 40  
Conv2d                                    1048576    True      
BatchNorm2d                               4096       True      
ReLU                                                           
Identity                                                       
____________________________________________________________________________
                     3 x 512 x 40 x 40   
Conv2d                                    1048576    True      
BatchNorm2d                               1024       True      
ReLU                                                           
____________________________________________________________________________
                     3 x 1536 x 40 x 40  
Conv2d                                    786432     True      
____________________________________________________________________________
                     []                  
RelPosEmb                                                      
Identity                                                       
BatchNorm2d                               1024       True      
____________________________________________________________________________
                     3 x 2048 x 40 x 40  
Conv2d                                    1048576    True      
BatchNorm2d                               4096       True      
ReLU                                                           
Identity                                                       
____________________________________________________________________________
                     3 x 512 x 40 x 40   
Conv2d                                    1048576    True      
BatchNorm2d                               1024       True      
ReLU                                                           
____________________________________________________________________________
                     3 x 1536 x 40 x 40  
Conv2d                                    786432     True      
____________________________________________________________________________
                     []                  
RelPosEmb                                                      
Identity                                                       
BatchNorm2d                               1024       True      
____________________________________________________________________________
                     3 x 2048 x 40 x 40  
Conv2d                                    1048576    True      
BatchNorm2d                               4096       True      
ReLU                                                           
AdaptiveAvgPool2d                                              
Flatten                                                        
____________________________________________________________________________
                     3 x 2               
Linear                                    4098       True      
____________________________________________________________________________

Total params: 12,703,810
Total trainable params: 12,703,810
Total non-trainable params: 0

Optimizer used: <function Adam at 0x7fe8f1b98cb0>
Loss function: FlattenedLoss of CrossEntropyLoss()

Model unfrozen

Callbacks:
  - TrainEvalCallback
  - Recorder
  - ProgressCallback

Then

We have our learning rate graph

In [ ]:
learn.lr_find()
Out[ ]:
SuggestedLRs(lr_min=0.017378008365631102, lr_steep=0.0005754399462603033)

After that

We start our training

In [ ]:
learn.fine_tune(3, 0.0005754399462603033)
epoch train_loss valid_loss accuracy time
0 0.190148 0.032328 0.993375 1:06:51
epoch train_loss valid_loss accuracy time
0 0.063812 0.028137 0.990625 1:05:23
1 0.016271 0.017556 0.993500 1:04:45
2 0.007152 0.003652 0.999125 1:04:58

The next step

  1. We determin the test data
  2. Convert categorical values into label names
In [ ]:
#Define Test data
test_imgs_name = get_image_files(os.path.join("/content/data", "test"))
test_dls = dataloader.test_dl(test_imgs_name)

# Convert categorical values into label names
class_to_label_mapping = {v: k for v, k in enumerate(dataloader.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'}

Later

In [ ]:
#Predict based on the test data
_,_,results = learn.get_preds(dl = test_dls, with_decoded = True)

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

Then

We create a submission file where we will find the imageid and the label

In [ ]:
submission = pd.DataFrame({"ImageID":test_img_ids, "label":results})
submission
submission.to_csv("submission.csv", index=False)
Out[ ]:
ImageID label
0 5266 curiosity
1 2729 perseverance
2 7586 curiosity
3 4675 curiosity
4 9178 perseverance
... ... ...
9995 1623 perseverance
9996 1315 curiosity
9997 6868 perseverance
9998 1941 perseverance
9999 7418 curiosity

10000 rows × 2 columns

Final step

We submit our work.

In [ ]:
#Submit 
!aicrowd submission create -c rover-classification -f submission.csv
submission.csv ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100.0%165.3/163.7 KB528.5 kB/s0:00:00
                                                   ╭─────────────────────────╮                                                    
                                                   │ Successfully submitted! │                                                    
                                                   ╰─────────────────────────╯                                                    
                                                         Important links                                                          
┌──────────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  This submission │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/rover-classification/submissions/126848              │
│                  │                                                                                                             │
│  All submissions │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/rover-classification/submissions?my_submissions=true │
│                  │                                                                                                             │
│      Leaderboard │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/rover-classification/leaderboards                    │
│                  │                                                                                                             │
│ Discussion forum │ https://discourse.aicrowd.com/c/ai-blitz-7                                                                  │
│                  │                                                                                                             │
│   Challenge page │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/rover-classification                                 │
└──────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
{'submission_id': 126848, 'created_at': '2021-03-16T21:28:47.829Z'}
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Comments

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By
ben_romdhane_samra
23 days ago

Very impressive 🚀 !