Dataset Dogs vs Cats.

• Python 3, recomendável 3.8
• OpenCV
• Tensorflow 2
• TF Explain
• GPU/CUDA, opcional para treinar o modelo 10x mais rápido

Posicione o modelo pré-treinado na raiz do projeto, ele pode ser encontrado em: https://drive.google.com/file/d/1Ze7MVTOKKsKYmEGNz7bNnZsnJR7OObUy/view?usp=sharing

Caso não queira usar o modelo pré-treinado ou queira fazer alterações siga os seguintes passos.

Faça o download do train.zip dataset (https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats), crie a pasta "./original" na raiz deste projeto, e extraia nela todas as imagens da "./train". Na sequência rode o seguinte comando que irá organizar as imagens:

python dataset.py

Para executar o treinamento, basta rodar o seguinte comando:

python treinamento.py

Caso queira validar o modelo treinado, o seguinte comando retornará a acurácia. Para isso, o dataset precisa estar configurado como no treinamento.

python validacao.py

Para fazer a predição usando o modelo em arquivos de imagem, crie as pastas "./predicao" e "./predicaoSaida" na raiz, e execute o comando. Os resultados ficarão disponíveis na pasta de saída.

python predicaoArquivos.py

Para fazer a predição em tempo real usando a webcam, execute o seguinte comando:

python main.py