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ROVER CLASSIFICATION

[Baseline] Rover Classification

A getting started code for the Rover Classification Challenge.

Shubhamaicrowd

AIcrowd-Logo

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      
  inflating: data/test/5508.jpg      
  inflating: data/test/5509.jpg      
  inflating: data/test/551.jpg       
  inflating: data/test/5510.jpg      
  inflating: data/test/5511.jpg      
  inflating: data/test/5512.jpg      
  inflating: data/test/5513.jpg      
  inflating: data/test/5514.jpg      
  inflating: data/test/5515.jpg      
  inflating: data/test/5516.jpg      
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  inflating: data/test/5518.jpg      
  inflating: data/test/5519.jpg      
  inflating: data/test/552.jpg       
  inflating: data/test/5520.jpg      
  inflating: data/test/5521.jpg      
  inflating: data/test/5522.jpg      
  inflating: data/test/5523.jpg      
  inflating: data/test/5524.jpg      
  inflating: data/test/5525.jpg      
  inflating: data/test/5526.jpg      
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  inflating: data/test/5529.jpg      
  inflating: data/test/553.jpg       
  inflating: data/test/5530.jpg      
  inflating: data/test/5531.jpg      
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  inflating: data/test/5533.jpg      
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  inflating: data/test/5535.jpg      
  inflating: data/test/5536.jpg      
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  inflating: data/test/5538.jpg      
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  inflating: data/test/554.jpg       
  inflating: data/test/5540.jpg      
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  inflating: data/test/555.jpg       
  inflating: data/test/5550.jpg      
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  inflating: data/test/5552.jpg      
  inflating: data/test/5553.jpg      
  inflating: data/test/5554.jpg      
  inflating: data/test/5555.jpg      
  inflating: data/test/5556.jpg      
  inflating: data/test/5557.jpg      
  inflating: data/test/5558.jpg      
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  inflating: data/test/556.jpg       
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  inflating: data/test/5570.jpg      
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  inflating: data/test/5577.jpg      
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In [8]:
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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 [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 × 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 × 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 × 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 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100.0% • 180.5/178.9 KB • 711.2 kB/s • 0:00:00
                                    ╭─────────────────────────╮                                     
                                    │ Successfully submitted! │                                     
                                    ╰─────────────────────────╯                                     
                                          Important links                                           
┌──────────────────┬───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  This submission │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/submissions/125927              │
│                  │                                                                               │
│  All submissions │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/submissions?my_submissions=true │
│                  │                                                                               │
│      Leaderboard │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/leaderboards                    │
│                  │                                                                               │
│ Discussion forum │ https://discourse.aicrowd.com/c/ai-blitz-7                                    │
│                  │                                                                               │
│   Challenge page │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7                                 │
└──────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
{'submission_id': 125927, 'created_at': '2021-03-12T13:34:58.737Z'}














 




      

    

    

      

        
Content

        
      

    


  

  

  

  

    

        
    

      
      
1995

        
      
      
      

       

        
      
    

  

  

  

    

      

        

          
  

      




  

    

      

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