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The Describer 🙄

Le concept 😊

Mise au point d'une intelligence artificielle capable de décrire une image et son contexte.

Création d'un écosystème d'aide aux personnes malvoyantes composé :

Hiérarchie du projet 🤔

Exercices

  • ./exos > Exercices réalisés en début de projet afin de maîtriser les notions liées au deep learnin (ex: tenseurs, réseaux de neurones, gradient, fonctions d'erreur, etc.) ;

Projet

  • ./projet > Le contenu du projet

  • ./projet/ai > Le code permettant d'entrainer le réseau de neurones, de le tester et de faire des prédictions ;

  • ./projet/backend/api > L'API de prédictions qui permet de récupérer la description associée à une image (fichier ou url), réalisée en flask ;

  • ./projet/bot_discord > Le bot discord en python ;

  • ./projet/chrome_extension > L'extension chrome en javascript ;

  • ./projet/mobile > L'application mobile en flutter ;

  • ./projet/web > Le site web en vuejs + element ui ;

Faire tourner le projet 😁

Exercices

  • ./exos > Installer les dépendances python et lancer les programmes ;

Projet > Le réseau de neurones

  • ./projet/ai > Il y a 4 modes de lancement : install, train, test et predict. Afin de choisir le mode, il suffit de mettre à jour la liste todo du fichier main.py. On pourra ensuite lancer la programme via la commande python main.py. NB : Certaines variables situées dans le main permettent de modifier facilement et rapidement les paramètres du réseau de neurones. Ces derniers sont d'ailleurs pratiquement utililes lors de la phase d'apprentissage du réseau

install :

  • Prérequis : Téléchargement de la base de données COCO (datasets d'images et de libellés) dans le répertoire ./projet/ai/datadir. Vous pouvez utiliser le makefile (./projet/ai/Makefile avec la commande make), qui permets de télécharger les datasets, ainsi que les librairies python nécessaires de manière automatique.
  • NB : Attention a bien installer la bonne version de pytorch. Privilégiez l'installation du mode CUDA, si jamais votre poste a une carte graphique NVIDIA, ce qui vous permettra d'augmenter grandement les temps de calculs, en utilisant le GPU de votre ordinateur.
  • Fonction : Charge un vocabulaire des différents mots prédictibles à partir des différents labels du dataset, applique des transformations, redimentionne l'ensemble des images et les sauvegarde dans le répertoire ./projet/ai/datadir/

train

  • Prérequis : install
  • Fonction : Entraine le réseau de neurones à partir des images et des labels du jeu de données COCO en fonction des paramètres spécifiés dans le main (totalEpochs, step, etc.). Une fois le réseau entraîné, exporte les paramètres du réseau (encodeur + décodeur) dans le répertoire ./projet/ai/models_dir. Ces derniers ont une extension .ckpt.
  • NB : Si des fichiers d'extension .ckpt sont présentes dans le répertoire ./projet/ai/models_dir, on charge le réseau en début de programme avec les valeurs des fichiers d'extension .ckpt les plus récentes. Ainsi, si on run 2 fois le programme de manière consécutive avec 20 epochs, cela reviendra à entrainer le même réseau une première fois avec 20 epochs, puis de reprendre l'avancement par la suite et de refaire 20 epochs, soit 40 épochs au total. Pour ne pas reprendre l'état en cours d'entrainement du réseau, il suffit donc de supprimer les fichiers du répertoire ./projet/ai/models_dir.

test

  • Prérequis : train
  • Fonction : Lance des tests d'accuracy (précision) pour les datasets d'apprentissage et de test à partir réseau généré par les fichiers d'extension .ckpt les plus récents du répertoire ./projet/ai/models_dir.

predict

  • Prérequis : train
  • Fonction : Effectue la prédiction de l'image indiqué par la variable input_image_to_test_path, et l'affiche. Comme précédemment, on se base sur le réseau généré par les fichiers d'extension .ckpt les plus récents du répertoire ./projet/ai/models_dir.

Projet > L'API

  • ./projet/backend/api
  • Prérequis : Entrainement du réseau de neurones via les instructions précisées pour le répertoire ./projet/ai. On récupère ensuite les fichier .ckpt les plus récents (en fonction de la date de génération précisée dans le nom de fichier), contenant les informations du réseau de neurones (encodeur et décodeur). En particulier, on copie colle ces deux fichiers dans le répertoire ./projet/backend/api/models_dir, et on les renomme respectivement encoder.ckpt et decoder.ckpt.
  • Installation des dépendances du fichier ./projet/backend/api/requirements.txt ;
  • Lancer en mode "test" : flask run ;
  • Lancer en mode "production" sur un serveur : gunicorn app:app ;

Projet > Le bot discord

  • ./projet/bot_discord > Le bot discord en python ;

Projet > L'extension de naviguateur

  • ./projet/chrome_extension > L'extension chrome en javascript ;
  • Pour la production, on génère un zip, qui est directement téléchargeable sur le site internet (https://the-describer.netlify.app).
  • TODO : Rendre l'extension officielle et la rendre téléchargeable via le manageur d'extensions chrome.

Projet > L'application mobile

  • ./projet/mobile > L'application mobile en flutter ;
  • Installer flutter, android studio et utiliser un émulateur ou bien un téléphone portable ;
  • Pour la production, on génère un APK, puis on le zippe. Celui-ci est directement téléchargeable sur le site internet (https://the-describer.netlify.app).
  • TODO : Rendre l'extension officielle et la rendre téléchargeable sur l'Apple Store et sur Google Play.

Projet > Le site web

  • ./projet/web > Le site web en vuejs + element ui ;
  • Installer npm, puis télécharger les ressources nécessaires au projet avec la commande npm install.
  • Lancer en mode "test" : npm run serve ;
  • Lancer en mode "production" : npm run build ;