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 #mount Drive
Google.Colab Import Drive??
drive.mount ( '/content/drive')

#??? ?????? ?????
Numpy? NP? ?????
??? PD? ?????
matplotlib.pyplot? plt? ?????
SABORN? SNS? ??????
px? plotly.express? ?????
GO? ?? plotly.graph_objects? ?????
Plotly?? Subplots import make_subplots? ?????
OS ?? ??
?? ???? tf? ?????
Tensorflow.keras?? ?? ?? ?? ???
tensorflow.keras.preprocessing.image import imagedatagenerator


#?? ??? ??? 
sns.set_style ( 'darkgrid')

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 # ? ??? ???? ????
df = pd.dataframe (? = [ 'path', 'label'])))

# ?? ??? ???? ???? ?? ? ? ????
def add_images_to_df (????, ???) :
    dirname, _, os.walk (????)? ?? ?? :
        ?? ??? ?? ?? :
            df.loc [len (df)] = [os.path.join (dirname, filename), ???]

# ?? ??? ??
add_images_to_df ( '/content/drive/mydrive/fire/fire_dataset/fire_images', 'fire')

# ? ?? ??? ??
add_images_to_df ( '/content/drive/mydrive/fire/fire_dataset/non_fire_images', 'non_fire')

# ??? ??? ?????
df = df.sample (frac = 1) .reset_index (drop = true)

??? ?? ???

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 # ???? ????
?? = px.scatter (
    data_frame = df,
    x = df.index,
    y = '???',
    color = 'label',
    title = '?? ? ? ?? ???? ??'
))

# ?? ??? ???????
?? update_traces (Marker_size = 2)

fig.add_trace (go.pie (value = df [ 'label']. value_counts (). to_numpy (), labels = df [ 'label']. value_counts (). index, marker = dict ( 'lightblue', 'pink'])), ? = 1, col = 2)

?? ? ? ?? ??? ??

?? ?? ? ? ?? ???? ?????? ??? ???????.

 def visualize_images (???, ??) :
    data = df [df [ 'label'] == label]
    ?? = 6 # ?? ?? ?????
    ??, Ax = plt.subplots (int (pics // 2), 2, figsize = (15, 15))
    Plt.Suptitle (??)
    ax = ax.ravel ()
    ??? i ((pics // 2) * 2) :
        path = data.sample (1) .loc [:, 'path']. to_numpy () [0]
        img = image.load_img (??)
        img = image.img_to_array (img) / 255
        ?? [i]. imshow (IMG)
        Ax [i] .axes.xaxis.set_visible (false)
        ax [i] .axes.yaxis.set_visible (false)
Visualize_images ( 'Fire', '?????? ???')
Visualize_images ( 'non_fire', '?????? ???') 

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 tensorflow.keras?? ??? ????? ?????
Tensorflow.keras.layers?? Concl2d, MaxPool2d, ???? ??? ????

Generator = ImageAtagenerator (
    rotation_range = 20,
    width_shift_range = 0.1,
    height_shift_range = 0.1,
    shear_range = 2,
    Zoom_Range = 0.2,
    ??? = 1/255,
    validation_split = 0.2,
))
rain_gen = generator.flow_from_dataframe (df, x_col = 'path', y_col = 'label', images_size = (256,256), class_mode = 'binary', subset = 'training')
val_gen = generator.flow_from_dataframe (df, x_col = 'path', y_col = 'label', images_size = (256,256), class_mode = 'binary', subset = 'validation')
class_indices = {}
train_gen.class_indices.keys ()? ?
    class_indices [train_gen.class_indices [key]] = ?
    
print (class_indices)

?? ? ??? ???

??? ?? ??? ?? ?? ? ?? ??? ? ??? ??? ? ? ????.

 sns.set_style ( 'Dark')
?? = 6 # ?? ?? ?????
??, Ax = plt.subplots (int (pics // 2), 2, figsize = (15, 15))
Suptitle Plt ( '?? ???? ??? ??')
ax = ax.ravel ()
??? i ((pics // 2) * 2) :
    ax [i] .imshow (train_gen [0] [0] [i])
    Ax [i] .axes.xaxis.set_visible (false)
    ax [i] .axes.yaxis.set_visible (false)

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 tensorflow.keras?? ??? ????? ?????
Tensorflow.keras.layers?? Concl2d, MaxPool2d, ???? ??? ????

model = ?? ()
model.add (conv2d (?? = 32, kernel_size = (2,2), activation = 'relu', input_shape = (256,256,3)))))
model.add (maxpool2d ())
model.add (conv2d (?? = 64, kernel_size = (2,2), activation = 'relu')))
model.add (maxpool2d ())
model.add (conv2d (?? = 128, kernel_size = (2,2), activation = 'relu')))
model.add (maxpool2d ())
model.add (flatten ())
model.add (?? (64, activation = 'relu')))
model.add (??? (32, ??? = 'Relu')))
model.add (??? (1, activation = 'sigmoid')))
model.summary ()

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??? Tensorflow? ??? ???? ?? ??? ?????? ?? ? ? ????. ??? ? ?? ??? ??? ??? ????.

• EarlyStopping : ?? ??? ??? ?? ? ? ??? ???? ???? ????.
• READELRONPLATEAU : ?? ?? ??? ? ? ?? ??? ?? ??? ? ?? ????? ?? ? ? ??? ?????.

 #compiling ??
Tensorflow.keras?? Metrics ?? ?? ??, AUC
tensorflow.keras.utils?? plot_model? ?????

model.compile (Optimizer = 'Adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = [ '???', reform (), auc ()])))

#?? ??
tensorflow.keras.callbacks earlystopping, redelronplateau? ?????
early_stoppping = aleerstopping (monitor = 'val_loss', patience = 5, restore_best_weights = true)
READE_LR_ON_PLATEAU = READELRONPLATEAU (Monitor = 'Val_Loss', Factor = 0.1, Patience = 5)

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 model.fit (x = train_gen, batch_size = 32, epochs = 15, validation_data = val_gen, callbacks = [early_stoppping, reter_lr_on_plateau])))

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 eval_list = model.evaluate (val_gen, return_dict = true)
eval_list.keys ()? ???? ?? :
    print (metric f ": {eval_list [metric] :. 2f}")
   
eval_list = model.evaluate (val_gen, return_dict = true)
eval_list.keys ()? ???? ?? :
    print (metric f ": {eval_list [metric] :. 2f}")

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! curl https://static01.nyt.com/images/2021/02/19/world/19storm-briefing-texas-fire/19storm-briefing-texas-fire-articlelarge.jpg-output predict.jpg
#?????
img = image.load_img ( 'prodict.jpg')
IMG

img = image.img_to_array (img)/255
img = tf.image.resize (IMG, (256,256))
img = tf.expand_dims (img, axis = 0)

print ( "??? ??", img.shape)

?? = int (tf.round (model.predict (x = img)). numpy () [0] [0])
print ( "?? ?? :", ??, ", ?? ? ???? :", class_indices [prediction])???. 

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• ?? ?? ? ?? ??? ??????.
• Earlystopping ? Redonronplateau? ?? ??? ???? ??? ????? ??? ?????.
• CNN? ??? ?? ????? ?? ?? ?? ???? ?????.

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? ??? ??? ???? ?? Vidhya? ???? ??? ??? ??? ?? ?????.

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