El proyecto fue probado en distribuciones basadas en debian, ubuntu y windows 10
Pokemon Type Detector es un modelo de deeplearning pre-entrenado que tiene la finalidad de detectar el tipo de pokemon que se le ingrese. El modelo es una variante del VGG16 con los pesos de imagenet. Puede ser usado desde el archivo .py o ejecutando el projecto de django.
Las clases de salida del modelo son las siguientes:
classes = ['Bug', 'Dark', 'Dragon', 'Electric', 'Fairy', 'Fighting', 'Fire',
'Flying', 'Ghost', 'Grass', 'Ground', 'Ice', 'No 2nd type', 'Normal',
'Poison', 'Psychic', 'Rock', 'Steel', 'Water']Para poder ejecutar el código es necesario instalar los requerimientos incluidos en el archivo requirements.txt
El modelo puede ser importado desde el archivo pokemon_detector_type.py con la función
predict_type(image):
"""
Display image, with predictions.
Parameters
----------
pokemon_img : PIL.Image
Image open with pillow
pokemon : str
Pokemon name with base on data/pokedex_(Update_04.21).csv
Returns
-------
PIL image with comparing the input and the prediction
"""
También puede ser usado con un front hecho en django ejecutando:
django-admin python front/pokemon_type_detector_app/manage.py runserver
El dataset para obtener los nombres y los tipos:https://www.kaggle.com/mariotormo/complete-pokemon-dataset-updated-090420
Para obetener las imagenes de cada pokemon se ejecuta el notebook image_downloader.ipynb
El entrenamiento se realiza con las imagenes descargadas y se genera la variable objetivo juntando los dos tipos de cada pokemon. También es creada la clases de "No_type" como una carencia de segundo tipo.
El entrenamiento es hecho en el notebook pokemon_type_detector_train.ipynb
Imgs logos: https://es.vecteezy.com/arte-vectorial/119820-libre-tipo-pokemon-vector Pokedex: https://www.kaggle.com/mariotormo/complete-pokemon-dataset-updated-090420
Nota: Para más acerca del proceso https://www.youtube.com/channel/UCDGBKWc6sHALO1a1Oou8o4w/