F1 TEAM CLASSIFICATION

[Baseline] F1 Team Classification

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Getting Started Code for F1 Team Classification Challenge on AIcrowd¶

Author : Shubhamai¶

Download Necessary Packages 📚¶

In [ ]:

!pip install --upgrade fastai 
!pip install aicrowd-cli

Collecting fastai
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e8/79/e8a87e4c20238e114671314426227db8647d2b42744eab79e0917c59865e/fastai-2.3.1-py3-none-any.whl (194kB)
     |████████████████████████████████| 204kB 25.7MB/s 
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pip in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (19.3.1)
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: torch<1.9,>=1.7.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.8.1+cu101)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pandas in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.1.5)
Collecting fastcore<1.4,>=1.3.8
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/d8/b0/f1fbf554e0bf3c76e1bdc3b82eedfe41fcf656479586be38c64421082b1b/fastcore-1.3.20-py3-none-any.whl (53kB)
     |████████████████████████████████| 61kB 9.0MB/s 
Requirement already satisfied, skipping upgrade: scipy in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (1.4.1)
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: pyyaml in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (3.13)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: requests in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (2.23.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: torchvision>=0.8.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (0.9.1+cu101)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: pillow>6.0.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (7.1.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: matplotlib in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (3.2.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: packaging in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (20.9)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: spacy<4 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from fastai) (2.2.4)
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: joblib>=0.11 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scikit-learn->fastai) (1.0.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: typing-extensions in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from torch<1.9,>=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: 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: 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: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->fastai) (2.10)
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: 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: setuptools in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->fastai) (56.1.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: blis<0.5.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->fastai) (0.4.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: cymem<2.1.0,>=2.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->fastai) (2.0.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: tqdm<5.0.0,>=4.38.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->fastai) (4.41.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: catalogue<1.1.0,>=0.0.7 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->fastai) (1.0.0)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: thinc==7.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->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<4->fastai) (1.0.5)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: wasabi<1.1.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->fastai) (0.8.2)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: plac<1.2.0,>=0.9.6 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->fastai) (1.1.3)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: srsly<1.1.0,>=1.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy<4->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<4->fastai) (3.0.5)
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: 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<4->fastai) (4.0.1)
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<4->fastai) (3.4.1)
Installing collected packages: fastcore, fastai
  Found existing installation: fastai 1.0.61
    Uninstalling fastai-1.0.61:
      Successfully uninstalled fastai-1.0.61
Successfully installed fastai-2.3.1 fastcore-1.3.20
Collecting aicrowd-cli
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/a5/8a/fca67e8c1cb1501a9653cd653232bf6fdebbb2393e3de861aad3636a1136/aicrowd_cli-0.1.6-py3-none-any.whl (51kB)
     |████████████████████████████████| 61kB 8.9MB/s 
Collecting gitpython<4,>=3.1.12
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f3/2b/92c1bab288255e6bf3ec9e11218eb19ce507f374e7f253029a46e3c1cb1e/GitPython-3.1.16-py3-none-any.whl (166kB)
     |████████████████████████████████| 174kB 38.5MB/s 
Collecting rich<11,>=10.0.0
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/7b/ff/23056b2b3dfb22bd1400b49639f00945ec320647700c0b288dc29d4ed70a/rich-10.2.0-py3-none-any.whl (203kB)
     |████████████████████████████████| 204kB 49.5MB/s 
Collecting requests-toolbelt<1,>=0.9.1
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/60/ef/7681134338fc097acef8d9b2f8abe0458e4d87559c689a8c306d0957ece5/requests_toolbelt-0.9.1-py2.py3-none-any.whl (54kB)
     |████████████████████████████████| 61kB 9.7MB/s 
Requirement already satisfied: toml<1,>=0.10.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (0.10.2)
Collecting tqdm<5,>=4.56.0
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/72/8a/34efae5cf9924328a8f34eeb2fdaae14c011462d9f0e3fcded48e1266d1c/tqdm-4.60.0-py2.py3-none-any.whl (75kB)
     |████████████████████████████████| 81kB 10.7MB/s 
Collecting requests<3,>=2.25.1
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/29/c1/24814557f1d22c56d50280771a17307e6bf87b70727d975fd6b2ce6b014a/requests-2.25.1-py2.py3-none-any.whl (61kB)
     |████████████████████████████████| 61kB 10.6MB/s 
Requirement already satisfied: click<8,>=7.1.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (7.1.2)
Collecting gitdb<5,>=4.0.1
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/ea/e8/f414d1a4f0bbc668ed441f74f44c116d9816833a48bf81d22b697090dba8/gitdb-4.0.7-py3-none-any.whl (63kB)
     |████████████████████████████████| 71kB 12.0MB/s 
Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.7.4.0; python_version < "3.8" in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from gitpython<4,>=3.1.12->aicrowd-cli) (3.7.4.3)
Collecting commonmark<0.10.0,>=0.9.0
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/b1/92/dfd892312d822f36c55366118b95d914e5f16de11044a27cf10a7d71bbbf/commonmark-0.9.1-py2.py3-none-any.whl (51kB)
     |████████████████████████████████| 51kB 8.7MB/s 
Requirement already satisfied: pygments<3.0.0,>=2.6.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich<11,>=10.0.0->aicrowd-cli) (2.6.1)
Collecting colorama<0.5.0,>=0.4.0
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/44/98/5b86278fbbf250d239ae0ecb724f8572af1c91f4a11edf4d36a206189440/colorama-0.4.4-py2.py3-none-any.whl
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3,>=2.25.1->aicrowd-cli) (2020.12.5)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3,>=2.25.1->aicrowd-cli) (1.24.3)
Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3,>=2.25.1->aicrowd-cli) (2.10)
Requirement already satisfied: chardet<5,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3,>=2.25.1->aicrowd-cli) (3.0.4)
Collecting smmap<5,>=3.0.1
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/68/ee/d540eb5e5996eb81c26ceffac6ee49041d473bc5125f2aa995cf51ec1cf1/smmap-4.0.0-py2.py3-none-any.whl
ERROR: google-colab 1.0.0 has requirement requests~=2.23.0, but you'll have requests 2.25.1 which is incompatible.
ERROR: datascience 0.10.6 has requirement folium==0.2.1, but you'll have folium 0.8.3 which is incompatible.
Installing collected packages: smmap, gitdb, gitpython, commonmark, colorama, rich, requests, requests-toolbelt, tqdm, aicrowd-cli
  Found existing installation: requests 2.23.0
    Uninstalling requests-2.23.0:
      Successfully uninstalled requests-2.23.0
  Found existing installation: tqdm 4.41.1
    Uninstalling tqdm-4.41.1:
      Successfully uninstalled tqdm-4.41.1
Successfully installed aicrowd-cli-0.1.6 colorama-0.4.4 commonmark-0.9.1 gitdb-4.0.7 gitpython-3.1.16 requests-2.25.1 requests-toolbelt-0.9.1 rich-10.2.0 smmap-4.0.0 tqdm-4.60.0

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 [ ]:

API_KEY = '6c4dc1818e928ae4f5ca02323114f662' #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 [ ]:

!aicrowd dataset download --challenge f1-team-classification -j 3

train.csv:   0% 0.00/569k [00:00<?, ?B/s]
train.csv: 100% 569k/569k [00:00<00:00, 1.87MB/s]

sample_submission.csv: 100% 134k/134k [00:00<00:00, 727kB/s]
val.csv: 100% 52.9k/52.9k [00:00<00:00, 593kB/s]
train.zip:   0% 0.00/391M [00:00<?, ?B/s]
train.zip:   9% 33.6M/391M [00:02<00:28, 12.7MB/s]

val.zip:   0% 0.00/38.9M [00:00<?, ?B/s]
train.zip:  26% 101M/391M [00:06<00:18, 16.0MB/s] 

val.zip:  86% 33.6M/38.9M [00:04<00:00, 6.89MB/s]

val.zip: 100% 38.9M/38.9M [00:04<00:00, 7.81MB/s]
train.zip:  34% 134M/391M [00:08<00:15, 16.2MB/s]
train.zip:  43% 168M/391M [00:11<00:14, 15.3MB/s]
test.zip: 100% 97.7M/97.7M [00:11<00:00, 8.68MB/s]
train.zip: 100% 391M/391M [00:24<00:00, 15.9MB/s]

Below, we create a new directory to put our downloaded data! 🏎

We unzip the ZIP files and move the CSVs.

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/5042.jpg      
  inflating: data/test/5043.jpg      
  inflating: data/test/5045.jpg      
  inflating: data/test/5046.jpg      
  inflating: data/test/5047.jpg      
  inflating: data/test/5048.jpg      
  inflating: data/test/5049.jpg      
  inflating: data/test/505.jpg       
  inflating: data/test/5050.jpg      
  inflating: data/test/5051.jpg      
  inflating: data/test/5052.jpg      
  inflating: data/test/5053.jpg      
  inflating: data/test/5054.jpg      
  inflating: data/test/5055.jpg      
  inflating: data/test/5056.jpg      
  inflating: data/test/5057.jpg      
  inflating: data/test/5058.jpg      
  inflating: data/test/5059.jpg      
  inflating: data/test/506.jpg       
  inflating: data/test/5060.jpg      
  inflating: data/test/5061.jpg      
  inflating: data/test/5063.jpg      
  inflating: data/test/5064.jpg      
  inflating: data/test/5065.jpg      
  inflating: data/test/5066.jpg      
  inflating: data/test/5067.jpg      
  inflating: data/test/5068.jpg      
  inflating: data/test/5069.jpg      
  inflating: data/test/507.jpg       
  inflating: data/test/5070.jpg      
  inflating: data/test/5071.jpg      
  inflating: data/test/5072.jpg      
  inflating: data/test/5073.jpg      
  inflating: data/test/5074.jpg      
  inflating: data/test/5075.jpg      
  inflating: data/test/5076.jpg      
  inflating: data/test/5077.jpg      
  inflating: data/test/5078.jpg      
  inflating: data/test/5079.jpg      
  inflating: data/test/508.jpg       
  inflating: data/test/5081.jpg      
  inflating: data/test/5082.jpg      
  inflating: data/test/5083.jpg      
  inflating: data/test/5084.jpg      
  inflating: data/test/5085.jpg      
  inflating: data/test/5086.jpg      
  inflating: data/test/5087.jpg      
  inflating: data/test/5088.jpg      
  inflating: data/test/5089.jpg      
  inflating: data/test/509.jpg       
  inflating: data/test/5090.jpg      
  inflating: data/test/5091.jpg      
  inflating: data/test/5092.jpg      
  inflating: data/test/5093.jpg      
  inflating: data/test/5094.jpg      
  inflating: data/test/5095.jpg      
  inflating: data/test/5096.jpg      
  inflating: data/test/5097.jpg      
  inflating: data/test/5098.jpg      
  inflating: data/test/51.jpg        
  inflating: data/test/510.jpg       
  inflating: data/test/5100.jpg      
  inflating: data/test/5101.jpg      
  inflating: data/test/5102.jpg      
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  inflating: data/test/5104.jpg      
  inflating: data/test/5105.jpg      
  inflating: data/test/5106.jpg      
  inflating: data/test/5107.jpg      
  inflating: data/test/5108.jpg      
  inflating: data/test/5109.jpg      
  inflating: data/test/511.jpg       
  inflating: data/test/5110.jpg      
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  inflating: data/test/5112.jpg      
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  inflating: data/test/5114.jpg      
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  inflating: data/test/5117.jpg      
  inflating: data/test/5118.jpg      
  inflating: data/test/5119.jpg      
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  inflating: data/test/5120.jpg      
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  inflating: data/test/5122.jpg      
  inflating: data/test/5123.jpg      
  inflating: data/test/5124.jpg      
  inflating: data/test/5125.jpg      
  inflating: data/test/5126.jpg      
  inflating: data/test/5127.jpg      
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  inflating: data/test/513.jpg       
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  inflating: data/test/5137.jpg      
  inflating: data/test/5138.jpg      
  inflating: data/test/5139.jpg      
  inflating: data/test/514.jpg       
  inflating: data/test/5140.jpg      
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  inflating: data/test/5148.jpg      
  inflating: data/test/5149.jpg      
  inflating: data/test/515.jpg       
  inflating: data/test/5150.jpg      
  inflating: data/test/5151.jpg      
  inflating: data/test/5152.jpg      
  inflating: data/test/5153.jpg      
  inflating: data/test/5154.jpg      
  inflating: data/test/5155.jpg      
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  inflating: data/test/9954.jpg      
  inflating: data/test/9955.jpg      
  inflating: data/test/9956.jpg      
  inflating: data/test/9612.jpg      
  inflating: data/test/9630.jpg      
  inflating: data/test/9649.jpg      
  inflating: data/test/9667.jpg      
  inflating: data/test/9685.jpg      
  inflating: data/test/971.jpg       
  inflating: data/test/9728.jpg      
  inflating: data/test/9746.jpg      
  inflating: data/test/9764.jpg      
  inflating: data/test/9782.jpg      
  inflating: data/test/981.jpg       
  inflating: data/test/9830.jpg      
  inflating: data/test/9849.jpg      
  inflating: data/test/9867.jpg      
  inflating: data/test/9885.jpg      
  inflating: data/test/9902.jpg      
  inflating: data/test/9920.jpg      
  inflating: data/test/9939.jpg      
  inflating: data/test/9957.jpg      
  inflating: data/test/9975.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/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

Import packages¶

In [ ]:

import pandas as pd
from fastai.vision.all import *
from fastai.data.core import *
import os

Load Data¶

We use pandas 🐼 library to load our data.
Pandas loads the data into dataframes and facilitates us to analyse the data.
Learn more about it here 🤓

In [ ]:

data_folder = "data"

In [ ]:

train_df = pd.read_csv(os.path.join(data_folder, "train.csv"))

Visualize the data 👀¶

Using Pandas and the Matplot Library in Python, we will be viewing the images in our datasets.

In [ ]:

train_df

Out[ ]:

	ImageID	label
0	0	redbull
1	1	mercedes
2	2	redbull
3	3	redbull
4	4	redbull
...	...	...
39995	39995	redbull
39996	39996	redbull
39997	39997	redbull
39998	39998	redbull
39999	39999	redbull

40000 rows × 2 columns

Adding .jpg to all the ImageIDs in "ImageID" column. This will help us with adding the path behind the names of these images.

In [ ]:

train_df['ImageID'] = train_df['ImageID'].astype(str)+".jpg"
train_df

Out[ ]:

	ImageID	label
0	0.jpg	redbull
1	1.jpg	mercedes
2	2.jpg	redbull
3	3.jpg	redbull
4	4.jpg	redbull
...	...	...
39995	39995.jpg	redbull
39996	39996.jpg	redbull
39997	39997.jpg	redbull
39998	39998.jpg	redbull
39999	39999.jpg	redbull

40000 rows × 2 columns

In [ ]:

dls = ImageDataLoaders.from_df(train_df, path=os.path.join(data_folder, "train"), bs=8)

# Defining a function to take a look at the images
dls.show_batch()

TRAINING PHASE 🏋️¶

Now that we have the dataset is ready, it's time to create a model that we will train on our data!

In [27]:

# learn = cnn_learner(dls, alexnet, metrics=F1Score())
learn = cnn_learner(dls, alexnet, pretrained=False,  metrics=F1Score(), lr=0.0001)

Train the Model 🏃🏽‍♂️¶

In [28]:

learn.fine_tune(1, base_lr=0.0001)

epoch	train_loss	valid_loss	f1_score	time
0	0.944892	0.611945	0.648956	01:38

epoch	train_loss	valid_loss	f1_score	time
0	0.466151	0.239333	0.923245	01:49

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.

Load Test Set¶

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

In [29]:

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: 'mercedes', 1: 'redbull'}

In [30]:

test_dls.show_batch()

Predict Test Set¶

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

In [38]:

_,_,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 [32]:

submission = pd.DataFrame({"ImageID":test_img_ids, "label":results})
submission

Out[32]:

	ImageID	label
0	2535	mercedes
1	7227	mercedes
2	6151	mercedes
3	7123	mercedes
4	1203	redbull
...	...	...
9995	7461	redbull
9996	9849	mercedes
9997	2649	mercedes
9998	8069	mercedes
9999	7940	mercedes

10000 rows × 2 columns

In [36]:

submission.to_csv("submission.csv", index=False)

Making Direct Submission thought Aicrowd CLI¶

In [37]:

!aicrowd submission create -c f1-team-classification -f submission.csv

submission.csv ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100.0% • 135.1/133.4 KB • 614.4 kB/s • 0:00:00
                                                    ╭─────────────────────────╮                                                     
                                                    │ Successfully submitted! │                                                     
                                                    ╰─────────────────────────╯                                                     
                                                          Important links                                                           
┌──────────────────┬───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  This submission │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-8/problems/f1-team-classification/submissions/136936              │
│                  │                                                                                                               │
│  All submissions │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-8/problems/f1-team-classification/submissions?my_submissions=true │
│                  │                                                                                                               │
│      Leaderboard │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-8/problems/f1-team-classification/leaderboards                    │
│                  │                                                                                                               │
│ Discussion forum │ https://discourse.aicrowd.com/c/ai-blitz-8                                                                    │
│                  │                                                                                                               │
│   Challenge page │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-8/problems/f1-team-classification                                 │
└──────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
{'submission_id': 136936, 'created_at': '2021-05-13T08:55:39.419Z'}

In [ ]:

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Comments

vrv

Over 3 years ago

Thank you for the notebook!

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