ROVER CLASSIFICATION
[Baseline] Rover Stage Prediction
A getting started code for the Rover Stage Prediction Challenge.
Getting Started Code for Stage Clustering Challenge on AIcrowd¶
Author : Shubhamai¶
Download Necessary Packages 📚¶
In [1]:
!pip install aicrowd-cli
Requirement already satisfied: aicrowd-cli in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (0.1.1) Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (2.23.0) Requirement already satisfied: click<8,>=7.1.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (7.1.2) Requirement already satisfied: requests-toolbelt in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (0.9.1) Requirement already satisfied: rich in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (9.13.0) Requirement already satisfied: toml in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (0.10.2) Requirement already satisfied: gitpython in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (3.1.14) Requirement already satisfied: tqdm in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from aicrowd-cli) (4.41.1) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->aicrowd-cli) (2020.12.5) Requirement already satisfied: chardet<4,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->aicrowd-cli) (3.0.4) Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->aicrowd-cli) (2.10) 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) (1.24.3) Requirement already satisfied: pygments<3.0.0,>=2.6.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli) (2.6.1) Requirement already satisfied: typing-extensions<4.0.0,>=3.7.4 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli) (3.7.4.3) Requirement already satisfied: colorama<0.5.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli) (0.4.4) Requirement already satisfied: commonmark<0.10.0,>=0.9.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from rich->aicrowd-cli) (0.9.1) Requirement already satisfied: gitdb<5,>=4.0.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from gitpython->aicrowd-cli) (4.0.5) 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) (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 [2]:
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 [3]:
!aicrowd dataset download --challenge stage-prediction -j 3
sample_submission.csv: 100% 13.3k/13.3k [00:00<00:00, 640kB/s] test.zip: 100% 27.7M/27.7M [00:02<00:00, 13.6MB/s]
In [4]:
!rm -rf data
!mkdir data
!unzip test.zip -d data
Archive: test.zip inflating: data/test/0.jpg inflating: data/test/1.jpg inflating: data/test/10.jpg inflating: data/test/100.jpg inflating: data/test/1000.jpg inflating: data/test/1001.jpg inflating: data/test/1002.jpg inflating: data/test/1003.jpg inflating: data/test/1004.jpg inflating: data/test/1005.jpg inflating: data/test/1006.jpg inflating: data/test/1007.jpg inflating: data/test/1008.jpg inflating: data/test/1009.jpg inflating: data/test/101.jpg inflating: data/test/1010.jpg inflating: data/test/1011.jpg inflating: data/test/1012.jpg inflating: data/test/1013.jpg inflating: data/test/1014.jpg inflating: data/test/1015.jpg inflating: data/test/1016.jpg inflating: data/test/1017.jpg inflating: data/test/1018.jpg inflating: data/test/1019.jpg inflating: data/test/102.jpg inflating: data/test/1020.jpg inflating: data/test/1021.jpg inflating: data/test/1022.jpg inflating: data/test/1023.jpg inflating: data/test/1024.jpg inflating: data/test/1025.jpg inflating: data/test/1026.jpg 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inflating: data/test/959.jpg inflating: data/test/96.jpg inflating: data/test/960.jpg inflating: data/test/961.jpg inflating: data/test/962.jpg inflating: data/test/963.jpg inflating: data/test/964.jpg inflating: data/test/965.jpg inflating: data/test/966.jpg inflating: data/test/967.jpg inflating: data/test/968.jpg inflating: data/test/969.jpg inflating: data/test/97.jpg inflating: data/test/970.jpg inflating: data/test/971.jpg inflating: data/test/972.jpg inflating: data/test/973.jpg inflating: data/test/974.jpg inflating: data/test/975.jpg inflating: data/test/976.jpg inflating: data/test/977.jpg inflating: data/test/978.jpg inflating: data/test/979.jpg inflating: data/test/98.jpg inflating: data/test/980.jpg inflating: data/test/981.jpg inflating: data/test/982.jpg inflating: data/test/983.jpg inflating: data/test/984.jpg inflating: data/test/985.jpg inflating: data/test/986.jpg inflating: data/test/987.jpg inflating: data/test/988.jpg inflating: data/test/989.jpg inflating: data/test/99.jpg inflating: data/test/990.jpg inflating: data/test/991.jpg inflating: data/test/992.jpg inflating: data/test/993.jpg inflating: data/test/994.jpg inflating: data/test/995.jpg inflating: data/test/996.jpg inflating: data/test/997.jpg inflating: data/test/998.jpg inflating: data/test/999.jpg
Import packages¶
In [5]:
import sklearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import os
import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
Load & Generating Data¶
In [6]:
test_imgs_directiory = "data/test"
In [7]:
all_imgs = []
img_ids_list = []
for count, img_name in enumerate(os.listdir(test_imgs_directiory)):
img_path = os.path.join(test_imgs_directiory, img_name)
img = cv2.imread(img_path, 0)
all_imgs.append(img.flatten())
img_ids_list.append(count)
Visualize the data 👀¶
In [8]:
plt.imshow(img)
Out[8]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f5a98be1290>
Creating predictions¶
In [9]:
y_pred = KMeans(n_clusters=5, random_state=42,n_init=1,max_iter=1, verbose=True).fit_predict(all_imgs)
Initialization complete start iteration done sorting end inner loop Iteration 0, inertia 810821368860.2833
In [10]:
submission = {'ImageID':img_ids_list, "label":y_pred}
submission = pd.DataFrame(submission)
submission.to_csv('submission.csv',index=False)
In [11]:
submission
Out[11]:
ImageID | label | |
---|---|---|
0 | 0 | 3 |
1 | 1 | 0 |
2 | 2 | 3 |
3 | 3 | 1 |
4 | 4 | 4 |
... | ... | ... |
1794 | 1794 | 4 |
1795 | 1795 | 2 |
1796 | 1796 | 1 |
1797 | 1797 | 1 |
1798 | 1798 | 2 |
1799 rows × 2 columns
Making Direct Submission thought Aicrowd CLI¶
In [12]:
!aicrowd submission create -c stage-prediction -f submission.csv
submission.csv ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100.0% • 13.1/11.5 KB • 1.4 MB/s • 0:00:00 ╭─────────────────────────╮ │ Successfully submitted! │ ╰─────────────────────────╯ Important links ┌──────────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ This submission │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/stage-prediction/submissions/125933 │ │ │ │ │ All submissions │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/stage-prediction/submissions?my_submissions=true │ │ │ │ │ Leaderboard │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/stage-prediction/leaderboards │ │ │ │ │ Discussion forum │ https://discourse.aicrowd.com/c/ai-blitz-7 │ │ │ │ │ Challenge page │ https://www.aicrowd.com/challenges/ai-blitz-7/problems/stage-prediction │ └──────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ {'submission_id': 125933, 'created_at': '2021-03-12T14:32:25.301Z'}
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