На основе модели ResNet18 (from torchvision) настроить и обучить (на основе предложенных размеченных фотографий животных) свою модель машинного обучения. Результатом обучения будет являться файл обученной на предложенном наборе данных модели <surname_group>.pth и отчёт. При обучении модели для увеличения обучающей выборки рекомендуется использовать аугментацию. В отчёте привести задание, код, результаты обучения, вывод, список использованной литературы. Обучение модели можно выполнить как в облачном сервисе (например, Google Colab), так и на локальном компьютере. Порядок выполнения работы:
1) установка и импорт библиотек, требуемых для работы;
2) подготовка данных для обучения модели ResNet18 (разбиение на обучающую и тестовую выборки);
3) инициализация нужных объектов и обучение модели;
4) инференс модели на тестовой выборке;
5) оценка результатов обучения на тестовой выборке, корректировка модели и повторное обучение.
В процессе обучения нужно стремится к максимальной обученности модели, но избегать переобучения.
Представленный результат обучения (<surname_group>.pth) будет проверяться на уникальность и точность (на втором тестовом наборе)
так же прикреплю исходные данные.
сделать необходимо до понедельника(19 мая)