README_ru.md

Bird species bot (Телеграм бот для классификации птиц по фотографии)

Dataset preparation

Код для сбора датасета

Для обучения нейросети был собран датасет с птицами европейской части России. Всего в обучении участовало 350 классов.

Не менее 100 изображений на класс.

Bird dataset from Google Drive

• латинские названия птиц были взяты тут
• с помощью библиотек selenium; urllib; user_agent; logging были собраны изображения из google images по латинским названиям
• вручную очищен датасет

---

Image classification

image_classification

В задаче классификации участвовали фотографии 350 классов. Это распростинённые в европейской части России виды птиц. (фотографии были собраны из google images по латинским названиям.

В качестве модели использовалась предобученная EfficientNet

Architecture

Result

CrossEntropyLoss

• train loss: 0.665

• validation loss: 0.693

• Train accuracy: 82.559685%

• Validation accuracy: 81.350510%

---

Telegram bot

@bird_species_bot по ссылке

Код telegram bot

Библиотеки:

• aiogram==2.17.1
• torch==1.10.0+cpu
• torchvision==0.11.1+cpu
• efficientnet-pytorch==0.7.1
• wikipedia==1.4.0

requirements.txt

Принцип работы бота:

• 1 Телеграм бот bot.py получает на вход картинку
• 2 Сохраняет в папку
• 3 Передаёт на вход app.py
  • 3.1 Трансформирование изображения
  • 3.2 Предсказание класса и вероятности предобученной моделью efficientnet-b0
• 4 Бот передёт пользователю топ-3 предсказанных класса и вероятности.
• 5 Удаляет картинку
• 6 По латинскому названию класса с максимальной вероятностью выдаётся страница с википедии wiki_parser.py