classification

🍽️ Classification - PyTorch Lightning 画像分類システム

YAML継承構造による設定管理を採用した、汎用的な画像分類学習システム。

✨ 主な特徴

• YAML継承構造: __base__による設定継承で実験設定を効率的に管理
• timmモデル対応: 豊富な事前学習済みモデルを利用可能
• albumentations: 高速で柔軟なデータオーギュメンテーション
• PyTorch Lightning: 分散学習、混合精度学習をサポート
• MLFlow: 実験追跡とメトリクスのロギング

🚀 クイックスタート

# インストール
make install

# データセット準備
uv run python tools/datasets/prepare_food101.py

# 学習
uv run python src/train.py -c config/experiments/food101_efficientnet_b0.yaml

# 学習 + 検証
uv run python src/train.py -c config/experiments/food101_efficientnet_b0.yaml --validate

# 検証のみ
uv run python src/validate.py \
  -c config/experiments/food101_efficientnet_b0.yaml --run-id <RUN_ID>

# MLFlow UI
bash scripts/mlflow_ui.sh

📈 出力構造

outputs/{exp_name}/{run_id}/
├── checkpoints/
│   ├── best.ckpt
│   └── last.ckpt
├── config.yaml
└── validation/
    ├── predictions.csv
    ├── metrics.csv
    ├── confusion_matrix.png
    └── class_metrics.csv

📚 ドキュメント

• docs/CONFIGURATION.md - 設定ファイルガイド
• docs/DEVELOPMENT.md - 開発者向けガイド
• docs/SPECIFICATION.md - 技術仕様書