AI Blitz #7

Rover Classification

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/9807.jpg      
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  inflating: data/test/9874.jpg      
  inflating: data/test/9875.jpg      
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  inflating: data/test/9877.jpg      
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  inflating: data/test/9879.jpg      
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  inflating: data/test/9884.jpg      
  inflating: data/test/9885.jpg      
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  inflating: data/test/9887.jpg      
  inflating: data/test/9888.jpg      
  inflating: data/test/9889.jpg      
  inflating: data/test/989.jpg       
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  inflating: data/test/99.jpg        
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  inflating: data/test/9900.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:

Curiosity
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¶

We specify the image resolutions
We call for the original model
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¶

We determin the test data
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 KB • 528.5 kB/s • 0:00:00
                                                   ╭─────────────────────────╮                                                    
                                                   │ 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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2001

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ben_romdhane_samra

Over 3 years ago

Very impressive 🚀 !

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