Atenção: O serviço Watson Visual Recognition usado neste desafio não está mais disponível no catálogo da IBM Cloud. Para trabalhar com classificação de imagens, recomendamos o IBM Maximo
- 1. Sobre a Cocamar
- 2. Desafio de Negócio
- 3. Objetivo
- 4. Desenvolvendo a Solução
- 5. Submissão
- 6. Sobre a Avaliação
- 7. Especificações técnicas
A Cocamar Cooperativa Agroindustrial foi fundada em 27 de março de 1963, em Maringá (PR). Reuniu, inicialmente, um grupo de 46 fundadores, todos produtores de café. O objetivo era organizar a produção regional, receber e beneficiar o produto. Com o tempo, a cooperativa diversificou os negócios e cresceu. Hoje, a Cocamar está presente em vários municípios por meio de mais de 80 unidades operacionais espalhadas pelo norte e noroeste do Paraná, oeste paulista e sudoeste do Mato Grosso do Sul. Conta com 15 mil associados que atuam com a produção de soja, milho, trigo, café e laranja.
O controle de pragas continua sendo um grande desafio para empresas do ramo do agronegócio. Saber identificar rapidamente qual agente está se aproveitando da lavoura é vital para que se possa tomar a ação mais adequada sem comprometer uma grande parte da safra.
As pragas são amplamente conhecidas e, o que falta é um mecanismo rápido de identificação que auxilie o agrônomo na sua tarefa de proteger a lavoura. Sua tarefa é auxiliar na criação dessa ferramenta e aproximar a tecnologia do campo, pois, afinal, agro é tech.
A ideia do desafio é auxiliar o dia a dia do produtor, fornecendo para ele uma ferramenta de reconhecimento visual que o ajude a identificar as pragas.
O objetivo deste desafio é criar um sistema automático de identificação das pragas que atingem a lavoura de soja citadas acima. Para esse desafio aconselhamos que o participante utilize o IBM Watson Visual Recognition e monte o seu classificador através dele. Antes o participante terá que separar manualmente as imagens da base nas classes citadas anteriormente. Caso considere pertinente, cada participante pode manipular as imagens da base previamente afim de melhorar a acurácia de classificação do modelo do Watson Visual Recognition.
Vamos focar somente nas quatro principais pragas que atigem a lavoura de soja, são elas:
- Lagarta da soja
- Percevejo marrom
- Percevejo pequeno
- Percevejo verde
Obs: Os nomes das classes esperadas são apresentados mais abaixo. Não utilize os nomes acima como nome das classes.
Sua tarefa é buscar imagens dessas pragas e criar um modelo de reconhecimento visual capaz de identificar corretamente cada uma delas, de modo que o agrônomo consiga dar o tratamento adequado.
Você deverá cumprir os seguintes itens:
- Registrar na Maratona Behind the Code e confirmar o e-mail de cadastro.
- Registrar na IBM Cloud e confirmar o e-mail de cadastro.
- Instanciar o IBM Watson Visual Recognition na IBM Cloud;
- Instanciar o Watson Studio (Cloud Pak for Data as a Service) na IBM Cloud;
- Instanciar o Cloud Object Storage na IBM Cloud;
- Buscar por imagens que representam as classes especificadas:
lagarta,percevejo_marrom,percevejo_pequenoepercevejo_verde; - Treinar o modelo;
- Subir a aplicação de submissão;
- Acessar a aplicação de submissão e submeter sua solução.
Nesse repositório, no diretório dataset existem quatro pastas com os nomes das pragas e dentro de cada uma delas há um exemplo de imagem. Use elas como guia para discernir o que é correto dentre as imagens que você encontrar. Além das imagens o diretório também possui um manual de identificação de pragas.
A figura 1 mostra um exemplo de Lagarta de soja.
Figura 1: Exemplo de lagarta de soja.
A figura 2 representa um exemplo de Percevejo marrom
Figura 2: Exemplo de percevejo marrom.
A figura 3 denota um exemplo de Percevejo pequeno
Figura 3: Exemplo de percevejo pequeno.
A figura 4 constitui um exemplo de Percevejo verde
Figura 4: Exemplo de percevejo verde.
A essa altura você já deve ter percebido a intensa similaridade entre os percevejos e a figura 5 busca fornecer um pequeno guia em como diferenciá-los.
Figura 5: Comparativo entre os percevejos.
Cada participante deve considerar quatro classes em seu modelo, sendo elas:
lagarta-> representando a lagarta de sojapercevejo_marrom-> representando o pervejo marrompercevejo_pequeno-> representando o percevejo pequenopercevejo_verde-> representando o percevejo verde
Veja o vídeo abaixo de como treinar o seu modelo de Visual Recognition, usando Watson Studio.
Para submeter sua solução é necessário subir a aplicação de submissão na IBM Cloud, você deve clicar no botão abaixo, que irá ativar a ferramenta de Continuous Delivery da IBM Cloud (também conhecida como Delivery Pipeline). A ferramenta irá pedir suas credenciais, seu e-mail, e uma senha, que você deve escolher para utilizar futuramente.
Antes de iniciar o processo de deploy, você pode assistir ao vídeo a seguir para esclarecer qualquer tipo de dúvida acerca desta etapa: https://youtu.be/hBvnC83ZKM4
🚨 CLIQUE PARA SUBIR A APLICAÇÃO NA IBM CLOUD 🚨
🚨 SALVE AS CREDENCIAIS. VOCÊ IRÁ PRECISAR PARA SUBIR A APLICAÇÃO 🚨
Para pegar o IAM_APIKEY (ou, em alguns casos, API Key apenas) e a URL do Visual Recognition, acesse o https://cloud.ibm.com/resources e veja na lista de Service, você encontrará todos os serviços provisionados na sua conta.
Ao final do processo você terá uma aplicação para testar seu modelo de reconhecimento visual e a submissão do seu desafio será feita através dela. São permitidas apenas três submissões. Veja o vídeo acima para saber onde pegar a url da aplicação.
O sistema testará o reconhecimento das quatro classes citadas acima, ou seja, seu classificador deve reconhecer as classes lagarta, percevejo_marrom, percevejo_pequeno e percevejo_verde. Sua pontuação será baseada em quantas imagens seu modelo reconheceu corretamente e na certeza que ele tem nesse reconhecimento. Portanto teste bastante o seu modelo e utilize imagens de qualidade como exemplo, sem muito ruído e com foco no que deve ser reconhecido.
Para a resolução do desafio, você irá utilizar o serviço de Visual Recognition no plano Lite. Nesse plano, existe um limite de 1000 eventos por mês, em que cada evento corresponde, por exemplo, a uma imagem durante o treinamento, ou à classificação de uma imagem. Portanto, tome cuidado ao usar muitas imagens e treinar muitas vezes para não extrapolar o limite do plano, o que invalidaria seu modelo para submissão. Deixe uma margem de pelo menos 100 eventos para que seu modelo possa ser avaliado com sucesso.
Exemplo: Um usuário extrapola o limite do plano Lite criando 4 classes com 250 imagens cada e treinando o modelo, pois 4 * 250 = 1000.
Caso o vídeo publicado acima não seja suficiente, você pode analisar a documentação oficial do serviço envolvido no desafio:
Você também pode acessar o discord oficial da Maratona 2020 para realizar perguntas e/ou interagir com outros participantes: Discord.
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