From efa3b0ec102de7f856df59c5142d11bc38020cd1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: nikolasph <nikolas.huelsmann@gmail.com> Date: Thu, 24 Mar 2016 17:08:03 +0100 Subject: [PATCH] Added statistics and results --- Code/Niko/DBCrawl.py | 27 +- Code/Niko/ExecClassifMonoView.py | 40 +- Code/Niko/ExecFeatExtraction.py | 4 +- Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py | 10 +- Code/Niko/ExportResults.py | 112 +- Code/Niko/FeatExtraction.py | 1 + Code/Niko/FeatParaOpt.py | 2 +- .../2016_03_22-CMV-CTMini-RGB-LOG.log | 16 - .../2016_03_22-CMV-CTMini-RGB.png | Bin 22705 -> 0 bytes .../2016_03_24-CMV-Caltech-HOG-ConfMatrix.csv | 104 + .../2016_03_24-CMV-Caltech-HOG-LOG.log | 136 + .../2016_03_24-CMV-Caltech-HOG-Report.csv | 103 + .../2016_03_24-CMV-Caltech-HOG.csv} | 9 +- .../2016_03_24-CMV-Caltech-RGB-ConfMatrix.csv | 104 + .../2016_03_24-CMV-Caltech-RGB-LOG.log | 136 + .../2016_03_24-CMV-Caltech-RGB-Report.csv | 103 + .../2016_03_24-CMV-Caltech-RGB.csv | 11 + .../2016_03_24-CMV-Caltech-RGB-ConfMatrix.csv | 104 + 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mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-FeatExtTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-LOG.log create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-1.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-ClassTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-FeatExtTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-LOG-1.log create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_01_24-RGB-ClassificationTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_01_24-RGB-FeatExtractTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_01_24-RGB-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_03_14-Results-RGB.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/Console-Output.txt create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_CI-ClassTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_CI-FeatExtTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_CI-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_MaxCI-LOG.log create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_MaxCI.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-ClassTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-FeatExtTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-LOG.log create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-1.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-ClassTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-FeatExtTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-LOG-1.log create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-ClassTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-FeatExtTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-LOG.log create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-1.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-ClassTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-FeatExtTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-LOG-1.log create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-TotalTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/2016_01_28-Results-SURF.csv create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/Console-Output.txt create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreClassificationTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreFeatExtractionTime.png create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreTotalTime.png diff --git a/Code/Niko/DBCrawl.py b/Code/Niko/DBCrawl.py index 4588f8c9..7a87c36e 100644 --- a/Code/Niko/DBCrawl.py +++ b/Code/Niko/DBCrawl.py @@ -17,18 +17,29 @@ __date__ = 2016-03-25 # ### Function to iterate through given directory and return images paths and classLabels -def imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB): +def imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB, nbClasses): df = pd.DataFrame() + + i = 0 for subdir, dirs, files in os.walk(path): # loop through subdirectories - for file in files: + # sort dirs and files + dirs.sort(key=lambda y: y.lower()) + files.sort(key=lambda y: y.lower()) + + # if the amount of classes to be evalauated is limited + if(i>=nbClasses): + break + + # loop througe files and create df + for file in files: pathOfFile = os.path.join(subdir, file) #path of file head, classLabel = os.path.split(os.path.split(pathOfFile)[0]) # get directoryname of file as classLabel # assign integer label for dataframe classLabel = sClassLabels[sClassLabels == classLabel].index[0] df = df.append({'classLabel': classLabel, 'pathOfFile': pathOfFile}, ignore_index=True) - + i+=1 # DatabaseName: if name is given use it, if not will use name of the Folder of DB if(nameDB==""): @@ -39,9 +50,15 @@ def imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB): # ### Function to determine Class-Labels with Integer representation # function to determine Class-labels and return Series -def getClassLabels(path): +def getClassLabels(path, nbClasses): data = os.listdir(path) # listdir returns all subdirectories - index = range(0,len(data)) + data.sort(key=lambda y: y.lower()) + + if(len(data)>nbClasses): + data = data[0:nbClasses] + index = range(0,nbClasses) + else: + index = range(0,len(data)) # return Class-Labels return pd.Series(data,index) \ No newline at end of file diff --git a/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py b/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py index 5815c92c..9dbe5042 100644 --- a/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py +++ b/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py @@ -11,7 +11,8 @@ import os # to geth path of the running script # Import 3rd party modules import numpy as np # for reading CSV-files and Series import pandas as pd # for Series and DataFrames -import logging # To create Log-Files +import logging # To create Log-Files +from sklearn import metrics # For stastics on classification # Import own modules import ClassifMonoView # Functions for classification @@ -29,10 +30,11 @@ description='This methods permits to execute a multiclass classification with on formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) groupStandard = parser.add_argument_group('necessary arguments') -groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Name of Database (default: %(default)s)', default='Caltech') +groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Name of Database (default: %(default)s)', default='DB') groupStandard.add_argument('--feat', metavar='STRING', action='store', help='Name of Feature for Classification (default: %(default)s)', default='RGB') groupStandard.add_argument('--pathF', metavar='STRING', action='store', help='Path to the features (default: %(default)s)', default='Results-FeatExtr/') groupStandard.add_argument('--fileCL', metavar='STRING', action='store', help='Name of classLabels CSV-file (default: %(default)s)', default='classLabels.csv') +groupStandard.add_argument('--fileCLD', metavar='STRING', action='store', help='Name of classLabels-Description CSV-file (default: %(default)s)', default='classLabels-Description.csv') groupStandard.add_argument('--fileFeat', metavar='STRING', action='store', help='Name of feature CSV-file (default: %(default)s)', default='feature.csv') groupStandard.add_argument('-log', action='store_true', help='Use option to activate Logging to Console') @@ -40,7 +42,7 @@ groupClass = parser.add_argument_group('Classification arguments') groupClass.add_argument('--CL_split', metavar='FLOAT', action='store', help='Determine the the train size', type=float, default=0.8) groupClass.add_argument('--CL_RF_trees', metavar='STRING', action='store', help='GridSearch: Determine the trees', default='25 75 125 175') groupClass.add_argument('--CL_RF_CV', metavar='INT', action='store', help='Number of k-folds for CV', type=int, default=10) -groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores', type=int, default=1) +groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores, -1 for all', type=int, default=1) args = parser.parse_args() num_estimators = map(int, args.CL_RF_trees.split()) @@ -70,7 +72,7 @@ if(args.log): logging.debug("### Main Programm for Classification MonoView") logging.debug("### Classification - Database:" + str(args.name) + " Feature:" + str(args.feat) + " train_size:" + str(args.CL_split) + ", GridSearch of Trees:" + args.CL_RF_trees + ", CrossValidation k-folds:" + str(args.CL_RF_CV) + ", cores:" + str(args.CL_RF_Cores)) -# Einlesen von Features +# Read the features logging.debug("Start:\t Read CSV Files") X = np.genfromtxt(args.pathF + args.fileFeat, delimiter=';') @@ -100,7 +102,7 @@ df_class_res = df_class_res.append({'a_class_time':t_end, 'b_cl_desc': cl_desc, 'd_cl_score': cl_res.best_score_}, ignore_index=True) logging.debug("Info:\t Time for Classification: " + str(t_end) + "[s]") -logging.debug("End:\t Classification") +logging.debug("Done:\t Classification") # CSV Export logging.debug("Start:\t Exporting to CSV") @@ -109,6 +111,33 @@ filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + ExportResults.exportPandasToCSV(df_class_res, dir, filename) logging.debug("Done:\t Exporting to CSV") +# Stats Result +y_test_pred = cl_res.predict(X_test) +classLabelsDesc = pd.read_csv(args.pathF + args.fileCLD, sep=";", names=['label', 'name']) +classLabelsNames = classLabelsDesc.name +#logging.debug("" + str(classLabelsNames)) +classLabelsNamesList = classLabelsNames.values.tolist() +#logging.debug(""+ str(classLabelsNamesList)) + +logging.debug("Start:\t Statistic Results") +logging.debug("Info:\t Accuracy classification score:" + ExportResults.accuracy_score(y_test, y_test_pred)) +logging.debug("Info:\t Classification report:") +filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-Report" +logging.debug("\n" + str(metrics.classification_report(y_test, y_test_pred, labels = range(0,len(classLabelsDesc.name)), target_names=classLabelsNamesList))) +scores_df = ExportResults.classification_report_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, range(0,len(classLabelsDesc.name)), classLabelsNamesList) +logging.debug("Info:\t Statistics:") +filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-Stats" +stats_df = ExportResults.classification_stats(dir,filename,scores_df) +logging.debug("\n" + stats_df.to_string()) +logging.debug("Info:\t Calculate Confusionmatrix") +filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-ConfMatrix" +df_conf_norm = ExportResults.confusion_matrix_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, classLabelsNamesList) +filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-ConfMatrixImg" +ExportResults.plot_confusion_matrix(dir, filename, df_conf_norm) +#logging.debug("\n" + str(metrics.confusion_matrix(y_test, y_test_pred, labels=classLabelsNamesList))) +logging.debug("Done:\t Statistic Results") + + # Plot Result logging.debug("Start:\t Plot Result") np_score = ExportResults.calcScorePerClass(y_test, cl_res.predict(X_test).astype(int)) @@ -117,4 +146,3 @@ ExportResults.showResults(dir, filename, args.name, args.feat, np_score) logging.debug("Done:\t Plot Result") - diff --git a/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py b/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py index 5392de5f..ab437ab6 100644 --- a/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py +++ b/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py @@ -29,7 +29,7 @@ formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) groupStandard = parser.add_argument_group('necessary arguments') groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Select a name of DB, e.g. Caltech (default: %(default)s)', default='DB') -groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='D:\\CaltechMini') +groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='../DB/Caltech') groupStandard.add_argument('-log', action='store_true', help='Use option to activate Logging to Console') groupRGB = parser.add_argument_group('RGB arguments') @@ -155,7 +155,7 @@ if(args.HSV): h_bins = args.HSV_H_Bins s_bins = args.HSV_S_Bins v_bins = args.HSV_V_Bins - histSize = [h_bins, s_bins, v_bins] + histSize = [h_bins,s_bins,v_bins] # Infos logging.debug("HSV:\t HSVBins=[" + str(h_bins) + "," + str(s_bins) + "," + str(v_bins) + "], Norm=" + boolNormToStr(args.HSV_NMinMax)) diff --git a/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py b/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py index 04577ac4..e396bf77 100644 --- a/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py +++ b/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py @@ -29,10 +29,12 @@ formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) groupStandard = parser.add_argument_group('necessary arguments') groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Select a name of DB, e.g. Caltech (default: %(default)s)', default='DB') -groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='D:\\CaltechMini') +groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='../DB/Caltech') +groupStandard.add_argument('--nbClasses', metavar='INT', action='store', help='To limit the number of classes evaluated (default: %(default)s)', default=1000) groupStandard.add_argument('-log', action='store_true', help='Use option to activate Logging to Console') groupStandard.add_argument('-show', action='store_true', help='Use option to show results instead of saving it') + groupOpt = parser.add_argument_group('Optimisation arguments') groupOpt.add_argument('--feat', choices=['RGB', 'HSV', 'SURF', 'SIFT', 'HOG'], help='Set feature from list (RGB, HSV, ..)', default='RGB') groupOpt.add_argument('--param', choices=['RGB_Bins', 'RGB_CI', 'HSV_H_Bins', 'HSV_S_Bins', 'HSV_V_Bins', 'SIFT_Cluster', 'SURF_Cluster', 'HOG_Cluster'], help='Parameter to optimise (remember depends on feature)', default='RGB_Bins') @@ -70,7 +72,7 @@ groupClass = parser.add_argument_group('Classification arguments') groupClass.add_argument('--CL_split', metavar='FLOAT', action='store', help='Determine the train size', type=float, default=0.8) groupClass.add_argument('--CL_RF_trees', metavar='STRING', action='store', help='GridSearch: Determine the trees', default='25 75 125 175') groupClass.add_argument('--CL_RF_CV', metavar='INT', action='store', help='Number of k-folds for CV', type=int, default=10) -groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores', type=int, default=1) +groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores, -1 for all', type=int, default=1) @@ -118,10 +120,10 @@ logging.debug('### Optimisation - Feature:' + str(args.feat) + " Parameter:" + s logging.debug("Start:\t Exportation of images from DB") # get dictionary to link classLabels Text to Integers -sClassLabels = DBCrawl.getClassLabels(path) +sClassLabels = DBCrawl.getClassLabels(path, args.nbClasses) # Get all path from all images inclusive classLabel as Integer -dfImages,nameDB = DBCrawl.imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB) +dfImages,nameDB = DBCrawl.imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB, nbClasses) logging.debug("Done:\t Exportation of Images from DB ") diff --git a/Code/Niko/ExportResults.py b/Code/Niko/ExportResults.py index 72d9dda0..1fd48c77 100644 --- a/Code/Niko/ExportResults.py +++ b/Code/Niko/ExportResults.py @@ -11,11 +11,9 @@ import pandas as pd # for Se import numpy as np # for Numpy Arrays import matplotlib.pyplot as plt # for Plots from scipy.interpolate import interp1d # to Interpolate Data -import matplotlib -# Force matplotlib to not use any Xwindows backend. -matplotlib.use('Agg') from matplotlib.offsetbox import AnchoredOffsetbox, TextArea, HPacker # to generate the Annotations in plot from pylab import rcParams # to change size of plot +from sklearn import metrics # For stastics on classification # Import own modules @@ -177,4 +175,110 @@ def showResults(dir, filename, db, feat, score): #instead of saving - decomment plt.show() - #plt.show() \ No newline at end of file + #plt.show() + +# Function to calculate the accuracy score for test data +def accuracy_score(y_test, y_test_pred): + return str(metrics.accuracy_score(y_test, y_test_pred)) + +# Function to calculate a report of classifiaction and store it +def classification_report_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, labels, target_names): + + # Calculate the metrics + precision, recall, f1score, support = metrics.precision_recall_fscore_support(y_test, y_test_pred, beta=1.0, labels=labels, pos_label=None, average=None) + + # turn result into DataFrame + scores_df = pd.DataFrame(data = [precision, recall, f1score, support]) + scores_df.index = ["Precision", "Recall", "F1", "Support"] + scores_df.columns = target_names + scores_df = scores_df.transpose() + + # Store result as CSV + exportPandasToCSV(scores_df, dir, filename) + + # return the results + return scores_df + + +# Function to calculate a report of classifiaction and store it +def confusion_matrix_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, target_names): + + # Transform into pd Series + y_actu = pd.Series(y_test, name='Actual') + y_pred = pd.Series(y_test_pred, name='Predicted') + + # Calculate confusion matrix + df_confusion = pd.crosstab(y_actu, y_pred, rownames=['Actual'], colnames=['Predicted'], margins=True) + + # Normalization of confusion matrix + df_conf_norm = df_confusion / df_confusion.sum(axis=1) + df_conf_norm.index = target_names + ['All'] + df_conf_norm.columns = target_names + ['All'] + + # Add Row: Actual / Column: Predicted into first cell [0,0] + + + # Store result as CSV + exportPandasToCSV(df_conf_norm, dir, filename) + + return df_conf_norm + +def plot_confusion_matrix(dir, filename, df_confusion, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.gray_r): + plt.matshow(df_confusion, cmap=cmap) # imshow + #plt.title(title) + plt.colorbar() + tick_marks = np.arange(len(df_confusion.columns)) + plt.xticks(tick_marks, df_confusion.columns, rotation=45) + plt.yticks(tick_marks, df_confusion.index) + #plt.tight_layout() + plt.ylabel(df_confusion.index.name) + plt.xlabel(df_confusion.columns.name) + + if os.path.isfile(file + ".png"): + for i in range(1,20): + testFileName = filename + "-" + str(i) + ".png" + if os.path.isfile(dir + testFileName )!=True: + plt.savefig(dir + testFileName) + break + + else: + plt.savefig(file) + + +def classification_stats(dir,filename,scores_df): + # Top 10 classes by F1-Score + top10 = scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(10).ix[:,0] + + # Worst 10 classes by F1-Score + worst10 = scores_df.sort(columns="F1", ascending=True).head(10).ix[:,0] + + # Ratio of classes with F1-Score==0 of all classes + ratio_zero = float(float(len(scores_df[scores_df.F1 == 0]))/float(len(scores_df))) + + # Mean of F1-Score of top 10 classes by F1-Score + mean_10 = np.mean(scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(10).F1) + + # Mean of F1-Score of top 20 classes by F1-Score + mean_20 = np.mean(scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(20).F1) + + # Mean of F1-Score of top 30 classes by F1-Score + mean_30 = np.mean(scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(30).F1) + + # Create DataFrame with stats + d = {'Statistic' : ['Top 10 classes by F1-Score', 'Worst 10 classes by F1-Score', 'Ratio of classes with F1-Score==0 of all classes', 'Mean of F1-Score of top 10 classes by F1-Score', 'Mean of F1-Score of top 20 classes by F1-Score', 'Mean of F1-Score of top 30 classes by F1-Score'], 'Values' : [top10, worst10, ratio_zero, mean_10, mean_20, mean_30]} + df_stats = pd.DataFrame(d) + + # Store result as CSV + exportPandasToCSV(df_stats, dir, filename) + + # return pandas + return df_stats + + + + + + + + + diff --git a/Code/Niko/FeatExtraction.py b/Code/Niko/FeatExtraction.py index ccc135b7..c8a6a616 100644 --- a/Code/Niko/FeatExtraction.py +++ b/Code/Niko/FeatExtraction.py @@ -120,6 +120,7 @@ def calcHSVColorHisto(nameDB, dfImages, histSize_, boolNormMinMax): norm = "Distr" param = "Bins_" + str(histSize) + "-" + "Norm_" + norm + param = param.replace(" ", "") description = nameDB + "-HSV-" + param diff --git a/Code/Niko/FeatParaOpt.py b/Code/Niko/FeatParaOpt.py index 138a4d04..70bd0e58 100644 --- a/Code/Niko/FeatParaOpt.py +++ b/Code/Niko/FeatParaOpt.py @@ -99,7 +99,7 @@ def perfFeatMonoV(nameDB, dfImages, para_opt, para_RGB, para_HSV, para_SIFT, par elif(parameter=="HSV_V_Bins"): v_bins = valuePara - histSize = [h_bins, s_bins, v_bins] + histSize = [h_bins,s_bins,v_bins] # Extract Feature from DB feat_desc,f_extr_res = FeatExtraction.calcHSVColorHisto(nameDB, dfImages, histSize, boolNormMinMax) diff --git a/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB-LOG.log b/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB-LOG.log deleted file mode 100644 index 8ddbb1cb..00000000 --- a/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB-LOG.log +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -2016-03-22 16:40:43,005 DEBUG:### Main Programm for Classification MonoView -2016-03-22 16:40:43,005 DEBUG:### Info: Database:CTMini Feature:RGB train_size:0.8, GridSearch of Trees:50 100 150 200, CrossValidation k-folds:8, cores:1 -2016-03-22 16:40:43,006 DEBUG:### Start: Read CSV Files -2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Info: Shape of Feature:(97L, 48L), Length of classLabels vector:(97L,) -2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Done: Read CSV Files -2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Start: Determine Train/Test split -2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Info: Shape X_train:(77L, 48L), Length of y_train:77 -2016-03-22 16:40:43,017 DEBUG:### Info: Shape X_test:(20L, 48L), Length of y_test:20 -2016-03-22 16:40:43,017 DEBUG:### Done: Determine Train/Test split -2016-03-22 16:40:43,017 DEBUG:### Start: Classification -2016-03-22 16:40:45,684 DEBUG:### Info: Time for Classification: 2.67600011826[s] -2016-03-22 16:40:45,684 DEBUG:### End: Classification -2016-03-22 16:40:45,684 DEBUG:### Start: Exporting to CSV -2016-03-22 16:40:45,690 DEBUG:### Done: Exporting to CSV -2016-03-22 16:40:45,690 DEBUG:### Start: Plot Result -2016-03-22 16:40:45,839 DEBUG:### Done: Plot Result diff --git a/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB.png b/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB.png deleted file mode 100644 index 7436b1b170954eb25349e7a9b6f10cded50857e8..0000000000000000000000000000000000000000 GIT binary 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+2016-03-23 17:48:04,167 DEBUG:Done: Exporting to CSV +2016-03-23 17:48:04,167 DEBUG:Start: Plot Result diff --git a/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-14-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-TotalTime.png b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-14-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-TotalTime.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..21e94532d80c04cff7aaa52102beeb21db7ae96e GIT binary patch literal 161896 zcmeAS@N?(olHy`uVBq!ia0y~yV86h?!2E)Pje&uoEiQEx0|Ns~v6E*A2L}g74M$1` z0|NtRfk$L90|S2|2s5s*U!KXppuphi;uumf=gr;98lUfv{(t=LBcvqgbmUS*lD5~C zps0;18cV0G*7~+~%hJ3;-M?&^YfE1)Dh=Ek;_9-cZ2Q(}ZQr)7kaq1}(6MxF?Rwjv zfBt=#y>sRnm6<LVo_?*dd3Mq2dGWcQbI#96m8+b8{&_@?p&J7N{5cvaU&e~yGyJes za9~I99avr<I1C<2C~`uKR!EYQI4&?ExD#9&_z=7X6{Zpdk3mIn0W*TD(8(Z+;4yfP zS~(i9qseD9lQ4`H1q=?OMZsuMK&PVM<mbe2h6D1aw`O0TGGoS%4XZ)b`2)sP5gQlP z)YQn8nSv|n9q&0VFs67WB`wOjw&o{Hk(Y-@K(CZ3sv_^4oHbgZtG+-L+1=WnKYv%* z+g}hq!vSXJ20n#ot<Y62{32kpLByYx5d>Q#avQd0Uq5yJynp)nd9^n}9n~gHnv}9N 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The minimum number of labels for any class cannot be less than n_folds=5. + % (min_labels, self.n_folds)), Warning) +### Done: Classification Nr:1 from:12 ### +### Start: FeatureExtraction Nr:2 from:12 with:Bins=8.0 ### +### Done: FeatureExtraction Nr:2 from:12 ### +### Start: Classification Nr:2 from:12 ### +### Done: Classification Nr:2 from:12 ### +### Start: FeatureExtraction Nr:3 from:12 with:Bins=13.0 ### +### Done: FeatureExtraction Nr:3 from:12 ### +### Start: Classification Nr:3 from:12 ### +### Done: Classification Nr:3 from:12 ### +### Start: FeatureExtraction Nr:4 from:12 with:Bins=19.0 ### +### Done: FeatureExtraction Nr:4 from:12 ### +### Start: Classification Nr:4 from:12 ### +### Done: Classification Nr:4 from:12 ### +### Start: FeatureExtraction Nr:5 from:12 with:Bins=25.0 ### +### Done: FeatureExtraction Nr:5 from:12 ### +### Start: Classification Nr:5 from:12 ### +### Done: Classification Nr:5 from:12 ### +### Start: FeatureExtraction Nr:6 from:12 with:Bins=30.0 ### 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