psuf/5-naloga-cnn-klasifikacija-covid-slik

Navodila

I.) Učenje in testiranje modelov

1. datareader.py

Za branje/odpiranje slik - ne spreminjaj.

2. model.py

Za arhitekturo konvolucijske mreže - spremeni le funkciji init in forward.

3. train.py

Za učenje modela in hkratno preverjanje uspešnosti na validacijski množici. Po potrebi spremeni način vrednotenja modela (trenutno je končna verjetnost za pripadnost razredu 0/1 definirana kot povprečje verjetnosti 10 centralnih rezin).

4. test.py

Za testiranje modela na testni množici. Ne spreminjaj batch_size=10 in shuffle=False.

5. run.py

Primer uporabe učenja in testiranja na Marvinu. Za lokalno uporabo spremeni main_path_to_data.

II.) Interpretacija modelov

1. visualize_filters.py

Vizualizacija filtrov naučenega modela.

2. visualize_convolutions.py

Za vizualizacijo rezultatov konvolucij vhodne slike na različnih globinah mreže.

3. visualize_saliency.py

Mapa izpostavljenosti oz. saliency map za doprinos k verjetnosti za hudo okužbo.