🦁Praktikum 1

Klasifikasi 🐱 dan 🐶

Deskripsi

Pada praktikum ini kita akan membuat model klasifikasi CNN sederhana pada kasus citra kucing dan anjing.

Dataset

Dataset merupakan data citra anjing dan kucing yang telah dibagi menjadi data training dan data testing. Dikarenakan data cukup besar, pastikan koneksi Anda sebelum mengunduh dataset.

▶️DOWNLOAD⬅️

Langkah 1 - Import Library

import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

Langkah 2 - Pra Pengolahan Data

Pada tahap ini kita akan sedikit melakukan manipulasi pada citra yang digunakan. Manipulasi yang dilakukan diantaranya adalah normalisasi nilai piksel, koreksi kemiringan, pembesaran (zoom), dan flip.

Langkah 2.1. Pra Pengolahan Data Training

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                   shear_range = 0.2,
                                   zoom_range = 0.2,
                                   horizontal_flip = True)
training_set = train_datagen.flow_from_directory('dataset/training_set',
                                                 target_size = (64, 64),
                                                 batch_size = 32,
                                                 class_mode = 'binary')

Langkah 2.2. Pra Pengolahan Data Testing

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)
test_set = test_datagen.flow_from_directory('dataset/test_set',
                                            target_size = (64, 64),
                                            batch_size = 32,
                                            class_mode = 'binary')

Langkah 3 - Pembuatan Model CNN

Langkah 3.1. - Inisiasi Model CNN

cnn = tf.keras.models.Sequential()

Langkah 3.2. - Pembuatan Layer Konvolusi 1

cnn.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=[64, 64, 3]))

Langkah 3.3 - Pembuatan Layer Pooling 1

cnn.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))

Langkah 3.4 - Pembuatan Layer Konvolusi 2 dan Pooling 2

cnn.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'))
cnn.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))

Langkah 3.5 - Flattening

cnn.add(tf.keras.layers.Flatten())

Langkah 3.6 - Fully Connected Layer 1 (Input)

cnn.add(tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'))

Langkah 3.7 - Fully Connected Layer 2 (Output)

cnn.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))

Langkah 3.8 - Compile Model CNN

cnn.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

Penggunaan loss function binary crossentropy dikarenakan kita hanya melakukan klasifikasi pada dua kelas, yaitu kucing dan anjing.

Langkah 4 - Fit CNN

cnn.fit(x = training_set, validation_data = test_set, epochs = 25)

Langkah 5 - Prediksi dengan 1 Citra

Pada langkah ini, kita akan mencoba melakukan prediksi pada 1 citra anjing dan kucing.

import numpy as np
from keras.preprocessing import image
test_image = image.load_img('dataset/single_prediction/cat_or_dog_1.jpg', target_size = (64, 64))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis = 0)
result = cnn.predict(test_image)
training_set.class_indices
if result[0][0] == 1:
  prediction = 'dog'
else:
  prediction = 'cat'