Galaxies Classification (Classificação de Galáxias)

How to Run

1. ⬇️Download the Dataset:
   Download the dataset file.

2. ⬇️Install Dependencies: Install the project dependencies using the following command: pip install -r requirements.txt. Most dependencies will be installed automatically. However, PyTorch installation depends on your hardware configuration (GPU/CPU). It is recommended to install PyTorch directly from the official website, following the specific instructions for your environment.

3. ⚙️Configure the Project:

   • Create a folder named data/ in the project root directory and move the downloaded file into this folder.

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Task Overview

This project implements a pipeline to classify galaxies into two categories:

• "Round Smooth" (round and smooth galaxies).
• "Barred Spiral" (spiral galaxies with bars).

Data Preprocessing Steps

• Convert images to grayscale.
• Apply noise removal filters (median, mean, max, min).
• Perform data augmentation (brightness adjustments, spatial transformations, etc.).

Hypotheses

• The chosen CNN model is expected to outperform the baseline model presented in the original article.
• Applying noise removal filters and data augmentation will enhance performance.

Evaluation Metrics

• Accuracy
• Precision
• Recall
• F1-Score

Experiments

• Binary evaluation of the impact of selected filters (with or without filter).
• Comparison between the baseline model and the proposed model.
• Hyperparameter tuning, including:
  • Number of epochs.
  • Learning rate.
  • Activation functions.
  • Optimizers.

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Como executar

1. ⬇️Baixe o Dataset:
   Faça o download do arquivo do dataset.

2. ⬇️Instale as dependências:
   Instale as dependências do projeto utilizando o comando: pip install -r requirements.txt, a maioria das dependências será instalada automaticamente. No entanto, a instalação do PyTorch depende da sua configuração de hardware (GPU/CPU). Recomenda-se instalá-lo diretamente do site oficial, seguindo as instruções específicas para o seu ambiente.

3. ⚙️Configure o Projeto:

   • Crie uma pasta chamada data/ na raiz do projeto e mova o arquivo baixado para essa pasta.

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Resumo da Tarefa

Este projeto implementa um pipeline para classificação de galáxias em duas categorias:

• "Round Smooth" (galáxias arredondadas e suaves).
• "Barred Spiral" (galáxias espirais barradas).

Etapas de Pré-processamento de Dados

• Conversão de imagens para escala de cinza.
• Aplicação de filtros para remoção de ruído (mediana, média, máximo, mínimo).
• Aumento de dados (alterações de luminosidade, transformações espaciais, entre outros).

Hipóteses

• O modelo CNN escolhido deve superar o desempenho do modelo apresentado no artigo base.
• A aplicação de filtros de remoção de ruído e aumento de dados deve melhorar os resultados.

Métricas Utilizadas

• Acurácia
• Precisão
• Recall
• F1-Score

Experimentos

• Avaliação do impacto dos filtros escolhidos (com ou sem filtro).
• Comparação entre o modelo do artigo base e o modelo proposto.
• Ajuste de hiperparâmetros, incluindo:
  • Número de épocas.
  • Taxa de aprendizado.
  • Funções de ativação.
  • Otimizadores.