# Лабораторная работа №3: Распознование изображений
**Ватьков А..С., Харисов С.Р. — А-01-22**
## Вариант 2 

### Цель работы
Получить практические навыки создания, обучения и применения сверточных нейронных  сетей для  распознавания  изображений.  Познакомиться  с классическими показателямикачества классификации.

---

## ЗАДАНИЕ 1:

### 1) В среде Google Colab создали новый блокнот (notebook). Импортировали необходимые для работы библиотеки модули.
```python
# импорт модулей
import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/is_lab3')

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
```

### 2) Загрузили набор данных MNIST, содержащий размеченные изображения рукописных цифр.
```python
#загрузка датасета
from keras.datasets import mnist
(X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()
```
### 3) Разбили набор данных на обучающие и тестовые данные в соотношении 60 000:10 000 элементов. Параметр random_state выбрали равным (4k – 1)=23, где k=2 –номер бригады. Вывели размерности полученных обучающих и тестовых массивов данных.

```python
# создание своего разбиения датасета
from sklearn.model_selection import train_test_split
#объединяем в один набор
X=np.concatenate((X_train,X_test))
y=np.concatenate((y_train,y_test))
#разбиваем по вариантам
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=10000,train_size=60000,random_state=7)
#вывод размерностей
print('ShapeofXtrain:',X_train.shape)
print('Shapeofytrain:',y_train.shape)
print('ShapeofXtest:',X_test.shape)
print('Shapeofytest:',y_test.shape)
```

**Результат выполнения:**
```
ShapeofXtrain: (60000, 784)
Shapeofytrain: (60000, 10)
ShapeofXtest: (10000, 784)
Shapeofytest: (10000, 10)
```

### 4) Провели предобработку данных: привели обучающие и тестовые данные к формату, пригодному для обучения сверточной нейронной сети. Входные данные принимают значения от 0 до 1, метки цифр закодированы по принципу «one-hot encoding». Вывели размерности предобработанных обучающих и тестовых массивов данных.

```python
# Зададим параметры данных и модели
num_classes = 10
input_shape = (28, 28, 1)

# Приведение входных данных к диапазону [0, 1]
X_train = X_train / 255
X_test = X_test / 255

# Расширяем размерность входных данных, чтобы каждое изображение имело
# размерность (высота, ширина, количество каналов)

X_train = np.expand_dims(X_train, -1)
X_test = np.expand_dims(X_test, -1)
print('Shape of transformed X train:', X_train.shape)
print('Shape of transformed X test:', X_test.shape)

# переведем метки в one-hot
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
print('Shape of transformed y train:', y_train.shape)
print('Shape of transformed y test:', y_test.shape)
```

**Результат выполнения:**
```
Shape of transformed X train: (60000, 784, 1)
Shape of transformed X test: (10000, 784, 1)
Shape of transformed y train: (60000, 10, 10)
Shape of transformed y test: (10000, 10, 10)
```

### 5) Реализовали модель сверточной нейронной сети и обучили ее на обучающих данных с выделением части обучающих данных в качестве валидационных. Вывели информацию об архитектуре нейронной сети.

```python
# создаем модель
model = Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu", input_shape=input_shape))
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(num_classes, activation="softmax"))

model.summary()
```

**Результат выполнения:**
```
Model: "sequential_1"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Layer (type)                    ┃ Output Shape           ┃       Param # ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ conv2d_2 (Conv2D)               │ (None, 26, 26, 32)     │           320 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ max_pooling2d_2 (MaxPooling2D)  │ (None, 13, 13, 32)     │             0 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ conv2d_3 (Conv2D)               │ (None, 11, 11, 64)     │        18,496 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ max_pooling2d_3 (MaxPooling2D)  │ (None, 5, 5, 64)       │             0 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ dropout_1 (Dropout)             │ (None, 5, 5, 64)       │             0 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ flatten_1 (Flatten)             │ (None, 1600)           │             0 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ dense_1 (Dense)                 │ (None, 10)             │        16,010 │
└─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘
 Total params: 34,826 (136.04 KB)
 Trainable params: 34,826 (136.04 KB)
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)
```

```python
# компилируем и обучаем модель
batch_size = 512
epochs = 15
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
```

### 6) Оценили качество обучения на тестовых данных. Вывели значение функции ошибки и значение метрики качества классификации на тестовых данных.

```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Loss on test data:', scores[0])
print('Accuracy on test data:', scores[1])
```

**Результат выполнения:**
```
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3s 7ms/step - accuracy: 0.9869 - loss: 0.0416
Loss on test data: 0.03736430034041405
Accuracy on test data: 0.987500011920929
```

### 7) Подали на вход обученной модели два тестовых изображения. Вывели изображения, истинные метки и результаты распознавания.

```python
# вывод двух тестовых изображений и результатов распознавания

for n in [3,26]:
  result = model.predict(X_test[n:n+1])
  print('NN output:', result)

  plt.imshow(X_test[n].reshape(28,28), cmap=plt.get_cmap('gray'))
  plt.show()
  print('Real mark: ', np.argmax(y_test[n]))
  print('NN answer: ', np.argmax(result))
```

**Результат выполнения:**
```
NN output: [[5.8457961e-05 1.1934165e-07 3.5872327e-03 1.5178112e-03 2.3396646e-03
  2.2744694e-04 2.2863835e-09 2.1041350e-02 9.8008277e-06 9.7121811e-01]]
```
!(7 девятка.png)
```
Real mark:  9
NN answer:  9

NN output: [[3.1146326e-06 9.9891639e-01 2.3905282e-04 2.6843284e-06 1.5585674e-05
  1.0283401e-07 8.7107949e-08 3.5478003e-04 4.4751909e-04 2.0730571e-05]]
```
!(7 единица.png)
```
Real mark:  1
NN answer:  1
```

### 8) Вывели отчет о качестве классификации тестовой выборки и матрицу ошибок для тестовой выборки.

```python
# истинные метки классов
true_labels = np.argmax(y_test, axis=1)
# предсказанные метки классов
predicted_labels = np.argmax(model.predict(X_test), axis=1)

# отчет о качестве классификации
print(classification_report(true_labels, predicted_labels))
# вычисление матрицы ошибок
conf_matrix = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels)
# отрисовка матрицы ошибок в виде "тепловой карты"
display = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=conf_matrix)
display.plot()
plt.show()
```

**Результат выполнения:**
!(8_1.png)
!(8_2.png)

### 9) Загрузили, предобработали и подали на вход обученной нейронной сети собственное изображение, созданное при выполнении лабораторной работы №1. Вывели изображение и результат распознавания.

```python
# загрузка собственного изображения
from PIL import Image

file_data = Image.open('9.png')
file_data = file_data.convert('L') # перевод в градации серого
test_img = np.array(file_data)

# вывод собственного изображения
plt.imshow(test_img, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()

# предобработка
test_img = test_img / 255
test_img = np.reshape(test_img, (1,28,28,1))

# распознавание
result = model.predict(test_img)
print('I think it\'s', np.argmax(result))
```

**Результат выполнения:**
!(9.png)
```
I think it's 9
```

### 10) Загрузили с диска модель, сохраненную при выполнении лабораторной работы №1. Вывели информацию об архитектуре модели. Повторили для этой модели п. 6.

```python
LR1_model = keras.models.load_model("best_model.keras")
LR1_model.summary()
```

**Результат выполнения:**
```
Model: "sequential_2"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Layer (type)                    ┃ Output Shape           ┃       Param # ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ dense_3 (Dense)                 │ (None, 100)            │        78,500 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ dense_4 (Dense)                 │ (None, 10)             │         1,010 │
└─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘
 Total params: 79,512 (310.60 KB)
 Trainable params: 79,510 (310.59 KB)
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)
 Optimizer params: 2 (12.00 B)
```

```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
scores = LR1_model.evaluate(X_test, y_test)
print('Loss on test data:', scores[0])
print('Accuracy on test data:', scores[1])
```

**Результат выполнения:**
```
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 3ms/step - accuracy: 0.9163 - loss: 0.2937
Loss on test data: 0.2963277995586395
Accuracy on test data: 0.914900004863739
```

### 11) Сравнили обученную модель сверточной сети и наилучшую модель полносвязной сети из лабораторной работы №1 по следующим показателям:

###- количество настраиваемых параметров в сети
###- количество эпох обучения
###- качество классификации тестовой выборки.

###Сделали выводы по результатам применения сверточной нейронной сети для распознавания изображений.
Таблица 1:
| Модель          | Количество настраиваемых параметров | Количество эпох обучения | Качество классификации тестовой выборки |
|-----------------|-------------------------------------|--------------------------|-----------------------------------------|
| Сверточная      | 34,826                              | 15                       | accuracy: 0.9869 - loss: 0.0416         |
| Полносвязная    | 79,512                              | 500                      | accuracy: 0.9163 - loss: 0.2937         |

### По результатам таблицы можно сделать вывод, чьл сверточная НС гораздо лучше справляется с задачей распознавания изображений, чем полносвязная. У нее меньше настраиваемых параметров, ей требуется меньше эпох обучения и ее показатели качества лучше, чем у полносвязной.

## Задание 2





