Классификация животных и фруктов от Гладиаторов3000 (Ксюша и Вадим) 🐾🍎

Мы — команда Гладиаторы3000, и это наш проект! Мы создали модель для классификации животных и фруктов с помощью EfficientNet B0. 🌟

Что это такое? 🤔

Мы взяли модель EfficientNet B0 — она крутая, быстрая и точная. Обучили её на картинках животных (например, кошки 😺, собаки 🐶) и фруктов (например, яблоки 🍏, бананы 🍌).

Про EfficientNet B0

EfficientNet B0 — это лёгкая нейронная сеть, которая:

• Точно классифицирует картинки (фрукты на 100%)✅
• Работает быстро ⚡
• Использует мало ресурсов 💾

Откуда данные? 📦

• Животные: Animals10 на Kaggle
• Фрукты: Fruit Recognition на Kaggle

Как запустить? ⚙️

1. Установи нужное

Скачай зависимости:

pip install -r requirements.txt

В requirements.txt должно быть:

tensorflow
torch
pillow
matplotlib
numpy
scikit-learn
streamlit

2. Запусти приложение

Запусти Streamlit одной командой:

streamlit run main.py

Откроется веб-интерфейс, где можно загрузить картинку и узнать, что на ней — животное или фрукт! 🚀

Результаты 🎉

Животные (последняя эпоха):

Epoch 10/10 | Train Loss: 0.1844, Train Acc: 95.15% | Val Loss: 0.1684, Val Acc: 95.43%

Точность — 95.43%! 🐾

Фрукты (последняя эпоха):

Epoch 5/5 | Train Loss: 0.0402, Train Acc: 99.87% | Val Loss: 0.0152, Val Acc: 100.00%

Точность — 100%! 🍎

---

Готово! Копируй и вставляй в GitHub. Удачи от Гладиаторов3000! ⚔️