Update README.md

Описание разбивки файлов

Former-commit-id: 30f72a7ebfda04df58f13e128c3e1de163f03483
Former-commit-id: 3c870253bd5ba56d2473abbab47df83d42969dd2

README.md

@@ -1,10 +1,8 @@
 # proj
 Smart city gid
 В приложенных файлах:
-1. Model_retrain.py - файл для переобучения последнего слоя модели googlenet обученной на датасете IMAGENET1K_V1. Датасет для переобучения скачивал по этой ссылке 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=120xqh0mYtYZ1Qh7vr-XFzjPbSKivLJjA'
-2. pikle_model.pkl  - сохранненная в файл переобученная модель из п.1
-3. model_execute - запуск модели сохранненной в файл на нескольких фотграфиях
-4. Скриншот результата выполнения
-5. Фото для теста
-
-Проблема: Не совсем понятно как интерпретировать результат. Если в результате выводятся вероятности соответствия фотографии каждой из категорий, то непонятно как идентифицировать категории из результата. Так же это будет значить что модель на текущий момент работает плохо. Возможно что-то не так в процессе переобучения.
+1. check_photo_model_retrain.py - файл для переобучения последнего слоя модели googlenet обученной на датасете IMAGENET1K_V1.
+2. pikle_model.pkl  - сохранненная в файл переобученная модель из п.1. Обучена на подготовленном датасете
+3. check_photo.py - запуск распознования фотографии моделью. Возращает определнную категорию и вероятность в долях.
+4. test_check_photo.py - Запуск распознования фото на файлах из тестовой выборки (в папке Test_photo)
+5. check_photo_model_init.py инициализация модели. Модель поднимается из файла pickle_model.pkl, категории полнимаются из файла cat.csv