FindMyOrder to aplikacja umożliwiająca identyfikację baretek Wojska Polskiego na podstawie zdjęć, wykorzystująca konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). Do treningu modelu wykorzystano fotografie baretek pobrane z internetu oraz zdjęcia z mundurów żołnierzy Wojska Polskiego. Aby poprawić jakość predykcji nowych obrazów, zastosowano warstwę dropout (keras.layers.Dropout) jako technikę regularyzacji, która zapobiega nadmiernemu dopasowaniu modelu do danych uczących. Aplikacja potrafi rozpoznać nawet przyciemnione lub lekko wyblakłe baretki, osiągając skuteczność predykcji na poziomie około 95%.
Implementacja aplikacji została zrealizowana w środowisku Jupyter Notebook i jest dostępna w Google Colab. Kolejność wykonywania fragmentów kodu ma znaczenie!
Na początku należy zaimportować z github całą strukturę katalogu „baretki” – co realizuje pierwszy fragment kodu. Obrazy znajdujące się w tej strukturze będą służyć jako dane treningowe dla modelu. Podany fragment kodu można wykonywać wielokrotnie, za każdym razem katalog "baretki" w Colab będzie nadpisywany.
Następnie należy uruchomić drugi fragment kodu, który buduje i trenuje model na podstawie danych wejściowych, jednocześnie weryfikując ich poprawność.
Ostatnim krokiem jest dodanie do folderu „baretki” nowego zdjęcia, które posłuży do identyfikacji. Domyślnie zdjęcie powinno być zapisane jako test.png, jednak można to zmienić w zmiennej img_path. Kluczowe jest, aby na fotografii znajdowała się tylko jedna baretka – model dokona predykcji i wskaże, z jakim prawdopodobieństwem zaklasyfikował ją do konkretnej klasy.