Plant Traits 2024

Uncovering the biosphere: Predicting 6 Vital Plant Traits from Plant Images for Ecosystem Health

Uczestnicy

• Dominika
• Anna
• Szymon
• Jakub
• Grzegorz
• Julia

Challenge

https://www.kaggle.com/competitions/planttraits2024

Dane

• Dataset

Instalacja środowiska

1. Create new virtual environment:

   conda create --name plant-traits python=3.10
   

2. Activate environment

   conda activate plant-traits
   

3. Update pip version:

   python -m pip install --upgrade pip
   

4. Install packages:

   python -m pip install -e .[dev]
   

   If you have cuda (here 12.4, but you can adjust the version) then

   python -m pip install -e .[dev] --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
   

5. Enable precommit hook:

   pre-commit install
   

Zadania na 1 etap

1. Wykonajcie analizę danych (EDA) na przypisanym sobie podzbiorze danych - do tego celu możecie stworzyć notebook w folderze 'notebooks'
2. Na podstawie wykonanej analizy określcie, czy dane wymagają jakiegoś preprocessingu (np. uzupełnienie brakujących danych, obsługa odstających wartości, normalizacja) i uzupełnijcie odpowiednie pliki w module preprocessing. W najprostszym przypadku wymaga to tylko wybrania odpowiednich kolumn. Uważajcie też, żeby nie doszło do wycieku danych w trakcie tego preprocessingu - nie mieszajcie zbiorów testowych i treningowych.
3. Odpalcie test w folderze test'y - to jest bardzo basic check, ale może będziemy w trakcie dodawać jakieś testy żeby badać poprawność chociażby rozmiarów danych.

Stwórzcie sobie oddzielnego brancha i na nim pracujcie

Struktura plikowa

.
|-- build
|-- data
|   |-- test_images
|   `-- train_images
|-- notebooks
|-- src
|   |-- __init__.py
|   |-- planttraits
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- config.py
|   |   |-- datasets
|   |   |   `-- plant_traits_dataset.py
|   |   |-- models
|   |   |-- preprocessing
|   |   |   |-- __init__.py
|   |   |   |-- img_preprocessing.py
|   |   |   |-- modis_vod_preprocessing.py
|   |   |   |-- soli_preprocessing.py
|   |   |   |-- std_preprocessing.py
|   |   |   `-- worldclim_bio_preprocessing.py
|   |   `-- utils.py
`-- test
    |-- __init__.py
    `-- test_dataset.py
|
`-- .env

Testowanie

pytest test

Zmienne środowiskowe

Przykładowe uzupełnienie pliku .env

ROOT_DIR = "C:\Users\julia\VSCode\PlantTraits2024"
TEST_IMAGES_FOLDER="data/test_images"
TRAIN_IMAGES_FOLDER="data/train_images"
TEST_CSV_FILE="data/test.csv"
TRAIN_CSV_FILE="data/train.csv"