Dự án này tập trung vào bài toán phân loại ảnh cảnh vật từ dataset Intel Image Classification. Mục tiêu là xây dựng mô hình học sâu (deep learning) để nhận dạng chính xác các loại cảnh như: rừng, biển, đô thị, núi, băng tuyết,...

• Nguồn: Intel Image Classification on Kaggle
• Các lớp (classes):
  • Buildings
  • Forest
  • Glacier
  • Mountain
  • Sea
  • Street

# Bước 1: Di chuyển vào thư mục dự án
cd IS353_DoAn

# Bước 2: Tạo virtual environment (venv)
python -m venv venv

# Bước 3: Kích hoạt virtual environment
# Windows
venv/Scripts/activate

# Bước 4: Cài đặt thư viện từ file requirement.txt
pip install -r requirement.txt

# Bước 5: Chạy ứng dụng Streamlit
streamlit run app.py (Đối với test model gcn-dt và gcn-combine)
hoặc
streamlit run slic.py (Đối với gcn-slic)

🔁 Lưu ý: Mỗi lần mở terminal mới, bạn cần kích hoạt lại virtual environment bằng lệnh venv\Scripts\activate (Windows) hoặc source venv/bin/activate (Linux/macOS) trước khi chạy Streamlit.