Reorganiza estrutura do projeto em trabalho/ e artigo/
Move arquivos de analise, apresentacao e outputs para subpastas dedicadas; remove caches orfaos e tex nao usados. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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588
trabalho/amostra/apresentacao/apresentacao_svm_rgb.qmd
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588
trabalho/amostra/apresentacao/apresentacao_svm_rgb.qmd
Normal file
@@ -0,0 +1,588 @@
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---
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||||
title: "Classificação de Imagens RGB com SVM"
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||||
subtitle: "CEAO-802 — Métodos de Análise de Dados"
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||||
author: "1T Generoso · 1T João Marcos · 1T Vitor Cesa"
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date: today
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lang: pt-BR
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format:
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revealjs:
|
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theme: simple
|
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embed-resources: true
|
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slide-number: c/t
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||||
progress: true
|
||||
transition: slide
|
||||
transition-speed: fast
|
||||
code-overflow: scroll
|
||||
highlight-style: github
|
||||
fig-align: center
|
||||
footer: "CEAO-802 — Classificação de Imagens RGB com SVM"
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||||
width: 1280
|
||||
height: 720
|
||||
include-in-header:
|
||||
text: |
|
||||
<style>
|
||||
.reveal h1, .reveal h2 { color: #2C7FB8 !important; }
|
||||
.reveal h3 { color: #1a5276 !important; }
|
||||
.reveal .slide-number { color: #2C7FB8; }
|
||||
.reveal .progress { background: #E06C00 !important; }
|
||||
.destaque { color: #E06C00; font-weight: bold; }
|
||||
.azul { color: #2C7FB8; font-weight: bold; }
|
||||
.reveal pre { font-size: 0.72em; line-height: 1.45; }
|
||||
.reveal table { font-size: 0.78em; margin: auto; }
|
||||
.reveal table th {
|
||||
background: #2C7FB8; color: white; padding: 4px 10px;
|
||||
}
|
||||
.reveal table td { padding: 3px 10px; }
|
||||
.reveal table tr:nth-child(even) td { background: #EBF5FB; }
|
||||
.caixa-azul {
|
||||
background: #EBF5FB;
|
||||
border-left: 5px solid #2C7FB8;
|
||||
padding: 0.45em 1em;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
margin-top: 0.6em;
|
||||
font-size: 0.86em;
|
||||
}
|
||||
.caixa-laranja {
|
||||
background: #FEF9E7;
|
||||
border-left: 5px solid #E06C00;
|
||||
padding: 0.45em 1em;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
margin-top: 0.6em;
|
||||
font-size: 0.86em;
|
||||
}
|
||||
.reveal .footer { color: #aaa; font-size: 0.65em; }
|
||||
|
||||
/* ── Redução de tamanho base (padrão simple = ~40px) ── */
|
||||
:root { --r-main-font-size: 34px; }
|
||||
.reveal { font-size: 34px; }
|
||||
.reveal h2 { font-size: 1.35em; margin-bottom: 0.25em; }
|
||||
.reveal h3 { font-size: 1.05em; margin-bottom: 0.2em; }
|
||||
.reveal ul, .reveal ol { margin: 0.25em 0 0.25em 1.2em; }
|
||||
.reveal li { margin: 0.15em 0; line-height: 1.3; }
|
||||
.reveal p { margin: 0.3em 0; line-height: 1.35; }
|
||||
.reveal blockquote { padding: 0.3em 0.8em; margin: 0.35em 0; }
|
||||
</style>
|
||||
execute:
|
||||
echo: false
|
||||
warning: false
|
||||
message: false
|
||||
---
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||||
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||||
```{r}
|
||||
#| label: setup
|
||||
#| include: false
|
||||
|
||||
library(tidyverse)
|
||||
library(knitr)
|
||||
library(scales)
|
||||
library(caret)
|
||||
library(e1071)
|
||||
|
||||
azul <- "#2C7FB8"
|
||||
laranja <- "#E06C00"
|
||||
|
||||
# ── Carregar resultados do cache (sem rodar CNN nem modelos) ──────────────────
|
||||
resultados_holdout <- read_csv("../outputs_parcial/resultados_modelos_rgb.csv",
|
||||
show_col_types = FALSE) %>%
|
||||
arrange(desc(acuracia))
|
||||
|
||||
resultados_kfold <- read_csv("../outputs_parcial/resultados_kfold_rgb.csv",
|
||||
show_col_types = FALSE) %>%
|
||||
arrange(desc(acuracia))
|
||||
|
||||
importancia_df <- read_csv("../outputs_parcial/importancia_variaveis_rgb.csv",
|
||||
show_col_types = FALSE)
|
||||
|
||||
cores_modelos <- c(
|
||||
"SVM linear" = "#2C7FB8",
|
||||
"SVM radial" = "#AED6F1",
|
||||
"SVM radial ajustado" = "#5DADE2",
|
||||
"PCA + SVM radial" = "#1A5276",
|
||||
"Random Forest" = "#E06C00"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| label: confmat
|
||||
#| include: false
|
||||
|
||||
# ── Matriz de confusão do SVM linear — carregada do cache (.rds) ─────────────
|
||||
# Não re-treina o modelo: só carrega o objeto salvo e prediz no mesmo split.
|
||||
modelos_salvos <- tryCatch(
|
||||
readRDS("../outputs_parcial/modelos_rgb.rds"),
|
||||
error = function(e) NULL
|
||||
)
|
||||
|
||||
dados_cache <- tryCatch(
|
||||
read_csv("../outputs_parcial/features_rgb.csv", show_col_types = FALSE) %>%
|
||||
mutate(classe = factor(classe, levels = paste0("C", 1:13))),
|
||||
error = function(e) NULL
|
||||
)
|
||||
|
||||
cm_plot <- NULL
|
||||
|
||||
if (!is.null(modelos_salvos) && !is.null(dados_cache)) {
|
||||
set.seed(123)
|
||||
idx_tr <- createDataPartition(dados_cache$classe, p = 0.70, list = FALSE)
|
||||
teste <- dados_cache[-idx_tr, ]
|
||||
|
||||
cols_meta <- c("arquivo", "classe", "tamanho_mb")
|
||||
x_te <- teste %>% select(-all_of(cols_meta))
|
||||
y_te <- factor(teste$classe, levels = levels(dados_cache$classe))
|
||||
|
||||
# Selecionar as colunas que o preproc conhece (após nearZeroVar)
|
||||
features_usadas <- names(modelos_salvos$preproc$mean)
|
||||
x_te_sub <- x_te[, features_usadas, drop = FALSE]
|
||||
x_te_norm <- predict(modelos_salvos$preproc, x_te_sub)
|
||||
|
||||
pred <- predict(modelos_salvos$modelo_svm_linear, x_te_norm)
|
||||
cm_tbl <- as.data.frame(table(Predicao = pred, Real = y_te))
|
||||
|
||||
cm_plot <- ggplot(cm_tbl, aes(x = Real, y = Predicao, fill = Freq)) +
|
||||
geom_tile(color = "white", linewidth = 0.4) +
|
||||
geom_text(aes(label = ifelse(Freq > 0, Freq, "")),
|
||||
size = 3, color = "black") +
|
||||
scale_fill_gradient(low = "#EBF5FB", high = "#1A5276") +
|
||||
labs(x = "Classe real", y = "Classe prevista", fill = "n") +
|
||||
theme_minimal(base_size = 11) +
|
||||
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
|
||||
axis.text = element_text(size = 9),
|
||||
panel.grid = element_blank(),
|
||||
legend.position = "right")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
## Roteiro {.center}
|
||||
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||||
::: {.incremental}
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||||
1. Contexto e objetivo
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||||
2. Fundamentos: Transfer Learning e SVM
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||||
3. Pipeline em R — código-chave
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||||
4. Cinco modelos avaliados
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||||
5. Comparação de resultados
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||||
6. Validação cruzada K-Fold
|
||||
7. Discussão e conclusão
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||||
:::
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|
||||
|
||||
## Contexto e Objetivo
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||||
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||||
:::: {.columns}
|
||||
|
||||
::: {.column width="55%"}
|
||||
- Imagens RGB de cenas urbanas por **drone** — Guaratinguetá (SP)
|
||||
- **13 classes** de cobertura do solo (C1–C13); dataset: RGB + TIR
|
||||
- Este trabalho: apenas canal **RGB**
|
||||
- Amostra: **50 imagens / classe** · **650 imagens totais** (de 1.248)
|
||||
- Divisão: **70% treino** (~455) / **30% teste** (~195), estratificada
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::: {.column width="45%"}
|
||||
**Objetivo**
|
||||
|
||||
> Classificação supervisionada de cenas urbanas usando Transfer Learning como extrator de atributos e SVM como classificador.
|
||||
|
||||
**Baseline aleatório** (13 classes):
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||||
|
||||
<span class="destaque" style="font-size:1.5em">7,7%</span>
|
||||
|
||||
Qualquer modelo acima disso aprende algo real.
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||||
:::
|
||||
|
||||
::::
|
||||
|
||||
|
||||
## As 13 Classes do Dataset
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||||
|
||||
:::: {.columns}
|
||||
|
||||
::: {.column width="50%"}
|
||||
| Classe | Cobertura |
|
||||
|:------:|-----------|
|
||||
| C1 | Vegetação Arbórea |
|
||||
| C2 | Vegetação Rasteira |
|
||||
| C3 | Solo Exposto |
|
||||
| C4 | Pavimento Asfáltico |
|
||||
| C5 | Solo Estabilizado |
|
||||
| C6 | Telhado Cerâmico |
|
||||
| C7 | Telhado de Fibrocimento |
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::: {.column width="50%"}
|
||||
| Classe | Cobertura |
|
||||
|:------:|-----------|
|
||||
| C8 | Telhado Metálico |
|
||||
| C9 | Placa Fotovoltaica |
|
||||
| C10 | Piscina |
|
||||
| C11 | Pedra Sabão |
|
||||
| C12 | Caixa D'água |
|
||||
| C13 | Veículos |
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::::
|
||||
|
||||
::: {.caixa-azul}
|
||||
Arquivo: `C10_2023_06_M_01_RGB.tiff` → classe **C10**, junho 2023, manhã. A classe é inferida do **prefixo do nome** — sem estrutura de subpastas.
|
||||
:::
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||||
|
||||
|
||||
## Por que Transfer Learning?
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||||
:::: {.columns}
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||||
::: {.column width="48%"}
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||||
### Abordagem tradicional
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||||
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||||
Extrair atributos estatísticos manualmente:
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||||
média, desvio-padrão, histogramas de cor
|
||||
|
||||
❌ Representação rasa — perde padrões espaciais e texturais complexos
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::: {.column width="52%"}
|
||||
### Abordagem adotada
|
||||
|
||||
**MobileNetV2** pré-treinada no ImageNet
|
||||
(>1 M imagens · 1.000 classes · Google)
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||||
|
||||
- Remove a camada classificadora final
|
||||
- Aplica pooling global médio
|
||||
- Gera vetor de **1.280 atributos** por imagem
|
||||
|
||||
✅ Bordas, texturas e formas de alto nível, aprendidas em escala industrial
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::::
|
||||
|
||||
::: {.caixa-azul}
|
||||
A CNN faz o trabalho de **representação**. O SVM recebe os 1.280 atributos e aprende a **fronteira de decisão** — sem re-treinar a CNN.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
## O que é SVM?
|
||||
|
||||
:::: {.columns}
|
||||
|
||||
::: {.column width="55%"}
|
||||
**Ideia central**
|
||||
|
||||
Encontrar o hiperplano que **maximiza a margem** entre as classes.
|
||||
|
||||
**Parâmetros principais**
|
||||
|
||||
- `cost` — tolerância a erros; maior cost = fronteira mais rígida
|
||||
- `gamma` — alcance do kernel radial; maior gamma = vizinhança menor
|
||||
|
||||
**Kernel trick**
|
||||
|
||||
Kernel radial (RBF) permite fronteiras **não-lineares** projetando os dados em espaço de alta dimensão
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::: {.column width="45%"}
|
||||
**Dois kernels testados**
|
||||
|
||||
| Kernel | Fronteira | Parâmetros |
|
||||
|---------|-----------|------------------|
|
||||
| Linear | Hiperplano | `cost` |
|
||||
| Radial | Não-linear | `cost` + `gamma` |
|
||||
|
||||
::: {.caixa-laranja}
|
||||
SVM é sensível à escala → atributos **devem ser padronizados** antes do treino.
|
||||
:::
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::::
|
||||
|
||||
|
||||
## Pipeline Geral
|
||||
|
||||
<div style="display:flex; align-items:center; justify-content:center; gap:0; margin-top:80px">
|
||||
<div style="background:#2C7FB8; color:white; border-radius:50%; width:200px; height:200px; display:flex; align-items:center; justify-content:center; text-align:center; font-weight:bold; font-size:0.85em; line-height:1.4; flex-shrink:0">650 imagens<br>RGB</div>
|
||||
<span style="font-size:2.2em; color:#999; margin:0 10px; flex-shrink:0">→</span>
|
||||
<div style="background:#2C7FB8; color:white; border-radius:50%; width:200px; height:200px; display:flex; align-items:center; justify-content:center; text-align:center; font-weight:bold; font-size:0.85em; line-height:1.4; flex-shrink:0">MobileNetV2<br>1.280 atributos</div>
|
||||
<span style="font-size:2.2em; color:#999; margin:0 10px; flex-shrink:0">→</span>
|
||||
<div style="background:#2C7FB8; color:white; border-radius:50%; width:200px; height:200px; display:flex; align-items:center; justify-content:center; text-align:center; font-weight:bold; font-size:0.85em; line-height:1.4; flex-shrink:0">center + scale<br>nearZeroVar</div>
|
||||
<span style="font-size:2.2em; color:#999; margin:0 10px; flex-shrink:0">→</span>
|
||||
<div style="background:#2C7FB8; color:white; border-radius:50%; width:200px; height:200px; display:flex; align-items:center; justify-content:center; text-align:center; font-weight:bold; font-size:0.85em; line-height:1.4; flex-shrink:0">5 modelos<br>SVM · RF</div>
|
||||
<span style="font-size:2.2em; color:#999; margin:0 10px; flex-shrink:0">→</span>
|
||||
<div style="background:#2C7FB8; color:white; border-radius:50%; width:200px; height:200px; display:flex; align-items:center; justify-content:center; text-align:center; font-weight:bold; font-size:0.85em; line-height:1.4; flex-shrink:0">Holdout<br>K-Fold k=5</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
|
||||
## Código — Leitura e Amostra
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| eval: false
|
||||
#| echo: true
|
||||
# Listar imagens e inferir classe do prefixo do nome
|
||||
arquivos <- list.files(path = caminho_rgb,
|
||||
pattern = "\\.(jpg|jpeg|png|bmp|tif|tiff)$",
|
||||
recursive = TRUE, full.names = TRUE)
|
||||
|
||||
classe_inferida <- stringr::str_extract(nome_sem_extensao, "^C\\d+")
|
||||
|
||||
# Amostra estratificada e balanceada: 50 imagens/classe
|
||||
set.seed(123)
|
||||
metadados <- metadados_completo %>%
|
||||
group_by(classe) %>%
|
||||
group_modify(~ slice_sample(.x, n = min(50, nrow(.x)))) %>%
|
||||
ungroup()
|
||||
# → 650 imagens totais (50 × 13 classes)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**O que faz:** lista os TIFFs, extrai a classe `C1`–`C13` do prefixo e sorteia 50 imagens por classe com semente fixa.
|
||||
|
||||
|
||||
## Código — Extração com MobileNetV2
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| eval: false
|
||||
#| echo: true
|
||||
# Carregar MobileNetV2 sem a camada classificadora
|
||||
modelo_base <- application_mobilenet_v2(
|
||||
include_top = FALSE, # remove o bloco de 1.000 classes
|
||||
weights = "imagenet", # pesos pré-treinados no ImageNet
|
||||
pooling = "avg", # GlobalAveragePooling → vetor 1D
|
||||
input_shape = c(224L, 224L, 3L)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Normalização específica da MobileNetV2: pixels → [-1, 1]
|
||||
batch_prep <- (batch_array / 127.5) - 1.0
|
||||
|
||||
# features: matriz n × 1.280 (processado em lotes de 16)
|
||||
features <- predict(modelo_base, batch_prep, verbose = 0L)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**O que faz:** carrega MobileNetV2, normaliza pixels para [−1, 1] e extrai 1.280 atributos por imagem. Resultado salvo em cache `.rds`.
|
||||
|
||||
|
||||
## Código — Pré-processamento e Treino
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| eval: false
|
||||
#| echo: true
|
||||
# Divisão estratificada 70/30
|
||||
idx_treino <- createDataPartition(dados$classe, p = 0.70, list = FALSE)
|
||||
|
||||
# Remover atributos de variância quase nula
|
||||
variaveis_nzv <- nearZeroVar(x_treino)
|
||||
|
||||
# Padronizar: média 0, desvio 1 (essencial para o SVM)
|
||||
preproc <- preProcess(x_treino, method = c("center", "scale"))
|
||||
x_treino_norm <- predict(preproc, x_treino)
|
||||
x_teste_norm <- predict(preproc, x_teste)
|
||||
|
||||
# M1 — SVM linear
|
||||
modelo_svm_linear <- svm(x = x_treino_norm, y = y_treino,
|
||||
kernel = "linear", cost = 1, scale = FALSE)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**O que faz:** divide 70/30, padroniza e treina. O mesmo fluxo se repete para cada um dos 5 modelos (parâmetros variam).
|
||||
|
||||
|
||||
## Os 5 Modelos
|
||||
|
||||
| # | Modelo | Tipo | Parâmetros |
|
||||
|:--:|--------|:----:|-----------|
|
||||
| 1 | **SVM linear** | Linear | `cost = 1` |
|
||||
| 2 | **SVM radial** | RBF | `cost = 10` · `gamma = 0,01` (fixos) |
|
||||
| 3 | **SVM radial ajustado** | RBF | `cost` e `gamma` por grade 4×4 + CV |
|
||||
| 4 | **PCA + SVM radial** | RBF | PCA (≥ 95% var., máx. 30 comp.) + RBF |
|
||||
| 5 | **Random Forest** | Ensemble | 500 árvores · `importance = TRUE` |
|
||||
|
||||
::: {.caixa-azul}
|
||||
O PCA reduz os 1.280 atributos aos componentes que explicam ≥ 95% da variância antes de treinar o SVM, eliminando redundâncias.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
## Comparação — Holdout 70/30
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| fig-width: 10
|
||||
#| fig-height: 4.5
|
||||
|
||||
ggplot(resultados_holdout,
|
||||
aes(x = reorder(modelo, acuracia), y = acuracia, fill = modelo)) +
|
||||
geom_col(show.legend = FALSE, width = 0.7) +
|
||||
geom_text(aes(label = percent(acuracia, accuracy = 0.1)),
|
||||
hjust = -0.12, size = 4.5, fontface = "bold", color = "grey20") +
|
||||
coord_flip(ylim = c(0, 0.52)) +
|
||||
scale_fill_manual(values = cores_modelos) +
|
||||
labs(x = NULL, y = "Acurácia") +
|
||||
theme_minimal(base_size = 14) +
|
||||
theme(panel.grid.major.y = element_blank(),
|
||||
panel.grid.minor = element_blank())
|
||||
```
|
||||
|
||||
::: {.caixa-azul}
|
||||
Baseline aleatório (13 classes) = **7,7%** — SVM linear (~40%) é **5,2× melhor que o acaso**.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
## Melhor Modelo — SVM Linear
|
||||
|
||||
:::: {.columns}
|
||||
|
||||
::: {.column width="33%"}
|
||||
| Métrica | Holdout | K-Fold |
|
||||
|---------|:-------:|:------:|
|
||||
| Acurácia | **40,0%** | **40,2%** |
|
||||
| Kappa | 0,350 | 0,352 |
|
||||
| F1 macro | 0,402 | 0,409 |
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
||||
::: {.caixa-laranja}
|
||||
Holdout e K-Fold **concordam** → resultado **estável**.
|
||||
:::
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::: {.column width="67%"}
|
||||
```{r}
|
||||
#| fig-width: 6.8
|
||||
#| fig-height: 5.2
|
||||
|
||||
if (!is.null(cm_plot)) {
|
||||
print(cm_plot)
|
||||
} else {
|
||||
ggplot() +
|
||||
annotate("text", x = 0.5, y = 0.5, size = 5, color = "grey50",
|
||||
label = "Renderize com outputs/parcial/ no lugar certo") +
|
||||
theme_void()
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
:::
|
||||
|
||||
::::
|
||||
|
||||
|
||||
## Validação Cruzada K-Fold (k = 5)
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| fig-width: 10
|
||||
#| fig-height: 4.2
|
||||
|
||||
ggplot(resultados_kfold,
|
||||
aes(x = reorder(modelo, acuracia), y = acuracia, fill = modelo)) +
|
||||
geom_col(show.legend = FALSE, width = 0.7) +
|
||||
geom_text(aes(label = percent(acuracia, accuracy = 0.1)),
|
||||
hjust = -0.12, size = 4.5, fontface = "bold", color = "grey20") +
|
||||
coord_flip(ylim = c(0, 0.52)) +
|
||||
scale_fill_manual(values = cores_modelos) +
|
||||
labs(x = NULL, y = "Acurácia média (5 folds)") +
|
||||
theme_minimal(base_size = 14) +
|
||||
theme(panel.grid.major.y = element_blank(),
|
||||
panel.grid.minor = element_blank())
|
||||
```
|
||||
|
||||
> **Por que k-fold?** O holdout avalia uma única divisão aleatória. O k-fold usa **todas as imagens** para avaliação, em 5 rodadas independentes — estimativa mais robusta.
|
||||
|
||||
|
||||
## Holdout × K-Fold
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| fig-width: 10
|
||||
#| fig-height: 5.0
|
||||
|
||||
bind_rows(
|
||||
resultados_holdout %>% mutate(estrategia = "Holdout 70/30"),
|
||||
resultados_kfold %>% mutate(estrategia = "K-Fold (k=5)")
|
||||
) %>%
|
||||
ggplot(aes(x = reorder(modelo, acuracia),
|
||||
y = acuracia, fill = estrategia)) +
|
||||
geom_col(position = position_dodge(0.72), width = 0.68) +
|
||||
geom_text(aes(label = percent(acuracia, accuracy = 0.1)),
|
||||
position = position_dodge(0.72),
|
||||
hjust = -0.1, size = 4, color = "grey20") +
|
||||
coord_flip(ylim = c(0, 0.55)) +
|
||||
scale_fill_manual(values = c("Holdout 70/30" = azul,
|
||||
"K-Fold (k=5)" = laranja)) +
|
||||
labs(x = NULL, y = "Acurácia", fill = NULL) +
|
||||
theme_minimal(base_size = 14) +
|
||||
theme(legend.position = "bottom",
|
||||
panel.grid.major.y = element_blank(),
|
||||
panel.grid.minor = element_blank())
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
## Importância das Variáveis — Random Forest
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| fig-width: 10
|
||||
#| fig-height: 5.0
|
||||
|
||||
top10 <- importancia_df %>% slice_head(n = 10)
|
||||
|
||||
ggplot(top10,
|
||||
aes(x = reorder(variavel, importancia), y = importancia)) +
|
||||
geom_col(fill = azul) +
|
||||
geom_col(
|
||||
data = top10 %>% slice_head(n = 2),
|
||||
fill = laranja
|
||||
) +
|
||||
geom_text(aes(label = round(importancia, 2)),
|
||||
hjust = -0.12, size = 4, color = "grey20") +
|
||||
coord_flip(ylim = c(0, max(top10$importancia) * 1.18)) +
|
||||
labs(x = "Atributo (neurônio MobileNetV2)",
|
||||
y = "Importância (MeanDecreaseGini)",
|
||||
subtitle = "Laranja = 2 atributos mais discriminativos") +
|
||||
theme_minimal(base_size = 13) +
|
||||
theme(panel.grid.major.y = element_blank(),
|
||||
panel.grid.minor = element_blank())
|
||||
```
|
||||
|
||||
::: {.fragment .caixa-azul}
|
||||
`feat_0472` e `feat_0260` têm importância ~70% maior que a 3ª colocada. São índices de neurônios internos da CNN — sem interpretação visual direta.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
## Discussão
|
||||
|
||||
```{r}
|
||||
#| include: false
|
||||
|
||||
melhor_modelo_kf <- resultados_kfold$modelo[which.max(resultados_kfold$acuracia)]
|
||||
melhor_acc_kf <- max(resultados_kfold$acuracia)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Resultado principal**
|
||||
|
||||
- Melhor modelo: **`r melhor_modelo_kf`** com acurácia k-fold de **`r percent(melhor_acc_kf, accuracy = 0.1)`** (~5,2× acima do acaso)
|
||||
- Holdout e k-fold convergiram → resultado **estável e confiável**
|
||||
|
||||
::: {.caixa-laranja}
|
||||
**Achado mais relevante —** **SVM linear** superou o SVM radial com parâmetros fixos (14%). Os atributos da MobileNetV2 formam um espaço *quase linearmente separável* — o kernel linear é suficiente.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
**Trabalhos futuros**
|
||||
|
||||
- Outros extratores CNN: EfficientNetB0 · ResNet50 · VGG19
|
||||
- Incorporar o canal **TIR** ao vetor de atributos
|
||||
- Aumentar a amostra por classe (50 imagens/classe) e fazer fine-tuning da CNN
|
||||
|
||||
|
||||
## Conclusão {.center}
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
||||
> Transfer learning combina o poder representacional das CNNs com a interpretabilidade dos classificadores clássicos — **sem treinar a rede do zero**.
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
||||
::: {.caixa-azul}
|
||||
A abordagem é simples, reprodutível e já supera em 5× o baseline aleatório com apenas 50 imagens por classe — base sólida para extensões futuras.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
## {.center}
|
||||
|
||||
<br><br>
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||||
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||||
### Obrigado — Perguntas?
|
||||
|
||||
<br>
|
||||
|
||||
**1T Generoso · 1T João Marcos · 1T Vitor Cesa**
|
||||
|
||||
*CEAO-802 — Métodos de Análise de Dados*
|
||||
651
trabalho/amostra/outputs_parcial/features_rgb.csv
Normal file
651
trabalho/amostra/outputs_parcial/features_rgb.csv
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
1266
trabalho/amostra/outputs_parcial/importancia_variaveis_rgb.csv
Normal file
1266
trabalho/amostra/outputs_parcial/importancia_variaveis_rgb.csv
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
modelo,acuracia,kappa,sensibilidade_macro,especificidade_macro,f1_macro
|
||||
SVM linear,0.40153846153846157,0.3516666666666666,0.40153846153846157,0.9501282051282052,0.40929682290313046
|
||||
SVM radial ajustado,0.38,0.3283333333333333,0.38,0.9483333333333333,0.3905066510222767
|
||||
PCA + SVM radial,0.3676923076923077,0.31499999999999995,0.3676923076923077,0.9473076923076923,0.37836144953604534
|
||||
Random Forest,0.35692307692307695,0.3033333333333333,0.35692307692307695,0.9464102564102563,0.38061565488169397
|
||||
SVM radial,0.15846153846153846,0.08833333333333333,0.15846153846153846,0.9298717948717948,0.22329423850231678
|
||||
|
@@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
modelo,acuracia,kappa,sensibilidade_macro,especificidade_macro,f1_macro
|
||||
SVM linear,0.4,0.35,0.4,0.95,0.401945495575665
|
||||
Random Forest,0.37435897435897436,0.3222222222222222,0.37435897435897436,0.9478632478632478,0.3688098868848946
|
||||
PCA + SVM radial,0.358974358974359,0.3055555555555555,0.358974358974359,0.9465811965811965,0.36964765748713724
|
||||
SVM radial ajustado,0.35384615384615387,0.3,0.35384615384615387,0.9461538461538461,0.35196493343650537
|
||||
SVM radial,0.14358974358974358,0.0722222222222222,0.14358974358974358,0.9286324786324787,0.192826555606469
|
||||
|
1035
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb.qmd
Normal file
1035
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb.qmd
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 23 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 67 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 18 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 28 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 53 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 30 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 18 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 22 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 14 KiB |
File diff suppressed because one or more lines are too long
2106
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb_files/libs/bootstrap/bootstrap-icons.css
vendored
Normal file
2106
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb_files/libs/bootstrap/bootstrap-icons.css
vendored
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
Binary file not shown.
7
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb_files/libs/bootstrap/bootstrap.min.js
vendored
Normal file
7
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb_files/libs/bootstrap/bootstrap.min.js
vendored
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
7
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb_files/libs/clipboard/clipboard.min.js
vendored
Normal file
7
trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb_files/libs/clipboard/clipboard.min.js
vendored
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
@@ -0,0 +1,142 @@
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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File diff suppressed because it is too large
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9
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vendored
Normal file
9
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vendored
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
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vendored
Normal file
6
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vendored
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
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|
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|
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|
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|
||||
|
||||
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|
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:root {
|
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|
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|
||||
|
||||
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|
||||
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|
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}
|
||||
|
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|
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color: #003B4F;
|
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|
||||
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|
||||
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|
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color: #003B4F;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Normal */
|
||||
code span {
|
||||
color: #003B4F;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Alert */
|
||||
code span.al {
|
||||
color: #AD0000;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Annotation */
|
||||
code span.an {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Attribute */
|
||||
code span.at {
|
||||
color: #657422;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* BaseN */
|
||||
code span.bn {
|
||||
color: #AD0000;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* BuiltIn */
|
||||
code span.bu {
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ControlFlow */
|
||||
code span.cf {
|
||||
color: #003B4F;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Char */
|
||||
code span.ch {
|
||||
color: #20794D;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Constant */
|
||||
code span.cn {
|
||||
color: #8f5902;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Comment */
|
||||
code span.co {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* CommentVar */
|
||||
code span.cv {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: italic;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Documentation */
|
||||
code span.do {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: italic;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* DataType */
|
||||
code span.dt {
|
||||
color: #AD0000;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* DecVal */
|
||||
code span.dv {
|
||||
color: #AD0000;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Error */
|
||||
code span.er {
|
||||
color: #AD0000;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Extension */
|
||||
code span.ex {
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Float */
|
||||
code span.fl {
|
||||
color: #AD0000;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Function */
|
||||
code span.fu {
|
||||
color: #4758AB;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Import */
|
||||
code span.im {
|
||||
color: #00769E;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Information */
|
||||
code span.in {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Keyword */
|
||||
code span.kw {
|
||||
color: #003B4F;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Operator */
|
||||
code span.op {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Other */
|
||||
code span.ot {
|
||||
color: #003B4F;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Preprocessor */
|
||||
code span.pp {
|
||||
color: #AD0000;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* SpecialChar */
|
||||
code span.sc {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* SpecialString */
|
||||
code span.ss {
|
||||
color: #20794D;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* String */
|
||||
code span.st {
|
||||
color: #20794D;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Variable */
|
||||
code span.va {
|
||||
color: #111111;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* VerbatimString */
|
||||
code span.vs {
|
||||
color: #20794D;
|
||||
font-style: inherit;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Warning */
|
||||
code span.wa {
|
||||
color: #5E5E5E;
|
||||
font-style: italic;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.prevent-inlining {
|
||||
content: "</";
|
||||
}
|
||||
|
||||
/*# sourceMappingURL=789ad8cd35626ba772517505b42a116e.css.map */
|
||||
@@ -0,0 +1,845 @@
|
||||
import * as tabsets from "./tabsets/tabsets.js";
|
||||
|
||||
const sectionChanged = new CustomEvent("quarto-sectionChanged", {
|
||||
detail: {},
|
||||
bubbles: true,
|
||||
cancelable: false,
|
||||
composed: false,
|
||||
});
|
||||
|
||||
const layoutMarginEls = () => {
|
||||
// Find any conflicting margin elements and add margins to the
|
||||
// top to prevent overlap
|
||||
const marginChildren = window.document.querySelectorAll(
|
||||
".column-margin.column-container > *, .margin-caption, .aside"
|
||||
);
|
||||
|
||||
let lastBottom = 0;
|
||||
for (const marginChild of marginChildren) {
|
||||
if (marginChild.offsetParent !== null) {
|
||||
// clear the top margin so we recompute it
|
||||
marginChild.style.marginTop = null;
|
||||
const top = marginChild.getBoundingClientRect().top + window.scrollY;
|
||||
if (top < lastBottom) {
|
||||
const marginChildStyle = window.getComputedStyle(marginChild);
|
||||
const marginBottom = parseFloat(marginChildStyle["marginBottom"]);
|
||||
const margin = lastBottom - top + marginBottom;
|
||||
marginChild.style.marginTop = `${margin}px`;
|
||||
}
|
||||
const styles = window.getComputedStyle(marginChild);
|
||||
const marginTop = parseFloat(styles["marginTop"]);
|
||||
lastBottom = top + marginChild.getBoundingClientRect().height + marginTop;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (_event) {
|
||||
// Recompute the position of margin elements anytime the body size changes
|
||||
if (window.ResizeObserver) {
|
||||
const resizeObserver = new window.ResizeObserver(
|
||||
throttle(() => {
|
||||
layoutMarginEls();
|
||||
if (
|
||||
window.document.body.getBoundingClientRect().width < 990 &&
|
||||
isReaderMode()
|
||||
) {
|
||||
quartoToggleReader();
|
||||
}
|
||||
}, 50)
|
||||
);
|
||||
resizeObserver.observe(window.document.body);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const tocEl = window.document.querySelector('nav.toc-active[role="doc-toc"]');
|
||||
const sidebarEl = window.document.getElementById("quarto-sidebar");
|
||||
const leftTocEl = window.document.getElementById("quarto-sidebar-toc-left");
|
||||
const marginSidebarEl = window.document.getElementById(
|
||||
"quarto-margin-sidebar"
|
||||
);
|
||||
// function to determine whether the element has a previous sibling that is active
|
||||
const prevSiblingIsActiveLink = (el) => {
|
||||
const sibling = el.previousElementSibling;
|
||||
if (sibling && sibling.tagName === "A") {
|
||||
return sibling.classList.contains("active");
|
||||
} else {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
// dispatch for htmlwidgets
|
||||
// they use slideenter event to trigger resize
|
||||
function fireSlideEnter() {
|
||||
const event = window.document.createEvent("Event");
|
||||
event.initEvent("slideenter", true, true);
|
||||
window.document.dispatchEvent(event);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const tabs = window.document.querySelectorAll('a[data-bs-toggle="tab"]');
|
||||
tabs.forEach((tab) => {
|
||||
tab.addEventListener("shown.bs.tab", fireSlideEnter);
|
||||
});
|
||||
|
||||
// dispatch for shiny
|
||||
// they use BS shown and hidden events to trigger rendering
|
||||
function distpatchShinyEvents(previous, current) {
|
||||
if (window.jQuery) {
|
||||
if (previous) {
|
||||
window.jQuery(previous).trigger("hidden");
|
||||
}
|
||||
if (current) {
|
||||
window.jQuery(current).trigger("shown");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// tabby.js listener: Trigger event for htmlwidget and shiny
|
||||
document.addEventListener(
|
||||
"tabby",
|
||||
function (event) {
|
||||
fireSlideEnter();
|
||||
distpatchShinyEvents(event.detail.previousTab, event.detail.tab);
|
||||
},
|
||||
false
|
||||
);
|
||||
|
||||
// Track scrolling and mark TOC links as active
|
||||
// get table of contents and sidebar (bail if we don't have at least one)
|
||||
const tocLinks = tocEl
|
||||
? [...tocEl.querySelectorAll("a[data-scroll-target]")]
|
||||
: [];
|
||||
const makeActive = (link) => tocLinks[link].classList.add("active");
|
||||
const removeActive = (link) => tocLinks[link].classList.remove("active");
|
||||
const removeAllActive = () =>
|
||||
[...Array(tocLinks.length).keys()].forEach((link) => removeActive(link));
|
||||
|
||||
// activate the anchor for a section associated with this TOC entry
|
||||
tocLinks.forEach((link) => {
|
||||
link.addEventListener("click", () => {
|
||||
if (link.href.indexOf("#") !== -1) {
|
||||
const anchor = link.href.split("#")[1];
|
||||
const heading = window.document.querySelector(
|
||||
`[data-anchor-id="${anchor}"]`
|
||||
);
|
||||
if (heading) {
|
||||
// Add the class
|
||||
heading.classList.add("reveal-anchorjs-link");
|
||||
|
||||
// function to show the anchor
|
||||
const handleMouseout = () => {
|
||||
heading.classList.remove("reveal-anchorjs-link");
|
||||
heading.removeEventListener("mouseout", handleMouseout);
|
||||
};
|
||||
|
||||
// add a function to clear the anchor when the user mouses out of it
|
||||
heading.addEventListener("mouseout", handleMouseout);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
const sections = tocLinks.map((link) => {
|
||||
const target = link.getAttribute("data-scroll-target");
|
||||
if (target.startsWith("#")) {
|
||||
return window.document.getElementById(decodeURI(`${target.slice(1)}`));
|
||||
} else {
|
||||
return window.document.querySelector(decodeURI(`${target}`));
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
const sectionMargin = 200;
|
||||
let currentActive = 0;
|
||||
// track whether we've initialized state the first time
|
||||
let init = false;
|
||||
|
||||
const updateActiveLink = () => {
|
||||
// The index from bottom to top (e.g. reversed list)
|
||||
let sectionIndex = -1;
|
||||
if (
|
||||
window.innerHeight + window.pageYOffset >=
|
||||
window.document.body.offsetHeight
|
||||
) {
|
||||
// This is the no-scroll case where last section should be the active one
|
||||
sectionIndex = 0;
|
||||
} else {
|
||||
// This finds the last section visible on screen that should be made active
|
||||
sectionIndex = [...sections].reverse().findIndex((section) => {
|
||||
if (section) {
|
||||
return window.pageYOffset >= section.offsetTop - sectionMargin;
|
||||
} else {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
if (sectionIndex > -1) {
|
||||
const current = sections.length - sectionIndex - 1;
|
||||
if (current !== currentActive) {
|
||||
removeAllActive();
|
||||
currentActive = current;
|
||||
makeActive(current);
|
||||
if (init) {
|
||||
window.dispatchEvent(sectionChanged);
|
||||
}
|
||||
init = true;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
const inHiddenRegion = (top, bottom, hiddenRegions) => {
|
||||
for (const region of hiddenRegions) {
|
||||
if (top <= region.bottom && bottom >= region.top) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return false;
|
||||
};
|
||||
|
||||
const categorySelector = "header.quarto-title-block .quarto-category";
|
||||
const activateCategories = (href) => {
|
||||
// Find any categories
|
||||
// Surround them with a link pointing back to:
|
||||
// #category=Authoring
|
||||
try {
|
||||
const categoryEls = window.document.querySelectorAll(categorySelector);
|
||||
for (const categoryEl of categoryEls) {
|
||||
const categoryText = categoryEl.textContent;
|
||||
if (categoryText) {
|
||||
const link = `${href}#category=${encodeURIComponent(categoryText)}`;
|
||||
const linkEl = window.document.createElement("a");
|
||||
linkEl.setAttribute("href", link);
|
||||
for (const child of categoryEl.childNodes) {
|
||||
linkEl.append(child);
|
||||
}
|
||||
categoryEl.appendChild(linkEl);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
} catch {
|
||||
// Ignore errors
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
function hasTitleCategories() {
|
||||
return window.document.querySelector(categorySelector) !== null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function offsetRelativeUrl(url) {
|
||||
const offset = getMeta("quarto:offset");
|
||||
return offset ? offset + url : url;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function offsetAbsoluteUrl(url) {
|
||||
const offset = getMeta("quarto:offset");
|
||||
const baseUrl = new URL(offset, window.location);
|
||||
|
||||
const projRelativeUrl = url.replace(baseUrl, "");
|
||||
if (projRelativeUrl.startsWith("/")) {
|
||||
return projRelativeUrl;
|
||||
} else {
|
||||
return "/" + projRelativeUrl;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// read a meta tag value
|
||||
function getMeta(metaName) {
|
||||
const metas = window.document.getElementsByTagName("meta");
|
||||
for (let i = 0; i < metas.length; i++) {
|
||||
if (metas[i].getAttribute("name") === metaName) {
|
||||
return metas[i].getAttribute("content");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return "";
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function findAndActivateCategories() {
|
||||
// Categories search with listing only use path without query
|
||||
const currentPagePath = offsetAbsoluteUrl(
|
||||
window.location.origin + window.location.pathname
|
||||
);
|
||||
const response = await fetch(offsetRelativeUrl("listings.json"));
|
||||
if (response.status == 200) {
|
||||
return response.json().then(function (listingPaths) {
|
||||
const listingHrefs = [];
|
||||
for (const listingPath of listingPaths) {
|
||||
const pathWithoutLeadingSlash = listingPath.listing.substring(1);
|
||||
for (const item of listingPath.items) {
|
||||
const encodedItem = encodeURI(item);
|
||||
if (
|
||||
encodedItem === currentPagePath ||
|
||||
encodedItem === currentPagePath + "index.html"
|
||||
) {
|
||||
// Resolve this path against the offset to be sure
|
||||
// we already are using the correct path to the listing
|
||||
// (this adjusts the listing urls to be rooted against
|
||||
// whatever root the page is actually running against)
|
||||
const relative = offsetRelativeUrl(pathWithoutLeadingSlash);
|
||||
const baseUrl = window.location;
|
||||
const resolvedPath = new URL(relative, baseUrl);
|
||||
listingHrefs.push(resolvedPath.pathname);
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Look up the tree for a nearby linting and use that if we find one
|
||||
const nearestListing = findNearestParentListing(
|
||||
offsetAbsoluteUrl(window.location.pathname),
|
||||
listingHrefs
|
||||
);
|
||||
if (nearestListing) {
|
||||
activateCategories(nearestListing);
|
||||
} else {
|
||||
// See if the referrer is a listing page for this item
|
||||
const referredRelativePath = offsetAbsoluteUrl(document.referrer);
|
||||
const referrerListing = listingHrefs.find((listingHref) => {
|
||||
const isListingReferrer =
|
||||
listingHref === referredRelativePath ||
|
||||
listingHref === referredRelativePath + "index.html";
|
||||
return isListingReferrer;
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (referrerListing) {
|
||||
// Try to use the referrer if possible
|
||||
activateCategories(referrerListing);
|
||||
} else if (listingHrefs.length > 0) {
|
||||
// Otherwise, just fall back to the first listing
|
||||
activateCategories(listingHrefs[0]);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if (hasTitleCategories()) {
|
||||
findAndActivateCategories();
|
||||
}
|
||||
|
||||
const findNearestParentListing = (href, listingHrefs) => {
|
||||
if (!href || !listingHrefs) {
|
||||
return undefined;
|
||||
}
|
||||
// Look up the tree for a nearby linting and use that if we find one
|
||||
const relativeParts = href.substring(1).split("/");
|
||||
while (relativeParts.length > 0) {
|
||||
const path = relativeParts.join("/");
|
||||
for (const listingHref of listingHrefs) {
|
||||
if (listingHref.startsWith(path)) {
|
||||
return listingHref;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
relativeParts.pop();
|
||||
}
|
||||
|
||||
return undefined;
|
||||
};
|
||||
|
||||
const manageSidebarVisiblity = (el, placeholderDescriptor) => {
|
||||
let isVisible = true;
|
||||
let elRect;
|
||||
|
||||
return (hiddenRegions) => {
|
||||
if (el === null) {
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Find the last element of the TOC
|
||||
const lastChildEl = el.lastElementChild;
|
||||
|
||||
if (lastChildEl) {
|
||||
// Converts the sidebar to a menu
|
||||
const convertToMenu = () => {
|
||||
for (const child of el.children) {
|
||||
child.style.opacity = 0;
|
||||
child.style.overflow = "hidden";
|
||||
child.style.pointerEvents = "none";
|
||||
}
|
||||
|
||||
nexttick(() => {
|
||||
const toggleContainer = window.document.createElement("div");
|
||||
toggleContainer.style.width = "100%";
|
||||
toggleContainer.classList.add("zindex-over-content");
|
||||
toggleContainer.classList.add("quarto-sidebar-toggle");
|
||||
toggleContainer.classList.add("headroom-target"); // Marks this to be managed by headeroom
|
||||
toggleContainer.id = placeholderDescriptor.id;
|
||||
toggleContainer.style.position = "fixed";
|
||||
|
||||
const toggleIcon = window.document.createElement("i");
|
||||
toggleIcon.classList.add("quarto-sidebar-toggle-icon");
|
||||
toggleIcon.classList.add("bi");
|
||||
toggleIcon.classList.add("bi-caret-down-fill");
|
||||
|
||||
const toggleTitle = window.document.createElement("div");
|
||||
const titleEl = window.document.body.querySelector(
|
||||
placeholderDescriptor.titleSelector
|
||||
);
|
||||
if (titleEl) {
|
||||
toggleTitle.append(
|
||||
titleEl.textContent || titleEl.innerText,
|
||||
toggleIcon
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
toggleTitle.classList.add("zindex-over-content");
|
||||
toggleTitle.classList.add("quarto-sidebar-toggle-title");
|
||||
toggleContainer.append(toggleTitle);
|
||||
|
||||
const toggleContents = window.document.createElement("div");
|
||||
toggleContents.classList = el.classList;
|
||||
toggleContents.classList.add("zindex-over-content");
|
||||
toggleContents.classList.add("quarto-sidebar-toggle-contents");
|
||||
for (const child of el.children) {
|
||||
if (child.id === "toc-title") {
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const clone = child.cloneNode(true);
|
||||
clone.style.opacity = 1;
|
||||
clone.style.pointerEvents = null;
|
||||
clone.style.display = null;
|
||||
toggleContents.append(clone);
|
||||
}
|
||||
toggleContents.style.height = "0px";
|
||||
const positionToggle = () => {
|
||||
// position the element (top left of parent, same width as parent)
|
||||
if (!elRect) {
|
||||
elRect = el.getBoundingClientRect();
|
||||
}
|
||||
toggleContainer.style.left = `${elRect.left}px`;
|
||||
toggleContainer.style.top = `${elRect.top}px`;
|
||||
toggleContainer.style.width = `${elRect.width}px`;
|
||||
};
|
||||
positionToggle();
|
||||
|
||||
toggleContainer.append(toggleContents);
|
||||
el.parentElement.prepend(toggleContainer);
|
||||
|
||||
// Process clicks
|
||||
let tocShowing = false;
|
||||
// Allow the caller to control whether this is dismissed
|
||||
// when it is clicked (e.g. sidebar navigation supports
|
||||
// opening and closing the nav tree, so don't dismiss on click)
|
||||
const clickEl = placeholderDescriptor.dismissOnClick
|
||||
? toggleContainer
|
||||
: toggleTitle;
|
||||
|
||||
const closeToggle = () => {
|
||||
if (tocShowing) {
|
||||
toggleContainer.classList.remove("expanded");
|
||||
toggleContents.style.height = "0px";
|
||||
tocShowing = false;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
// Get rid of any expanded toggle if the user scrolls
|
||||
window.document.addEventListener(
|
||||
"scroll",
|
||||
throttle(() => {
|
||||
closeToggle();
|
||||
}, 50)
|
||||
);
|
||||
|
||||
// Handle positioning of the toggle
|
||||
window.addEventListener(
|
||||
"resize",
|
||||
throttle(() => {
|
||||
elRect = undefined;
|
||||
positionToggle();
|
||||
}, 50)
|
||||
);
|
||||
|
||||
window.addEventListener("quarto-hrChanged", () => {
|
||||
elRect = undefined;
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Process the click
|
||||
clickEl.onclick = () => {
|
||||
if (!tocShowing) {
|
||||
toggleContainer.classList.add("expanded");
|
||||
toggleContents.style.height = null;
|
||||
tocShowing = true;
|
||||
} else {
|
||||
closeToggle();
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
};
|
||||
|
||||
// Converts a sidebar from a menu back to a sidebar
|
||||
const convertToSidebar = () => {
|
||||
for (const child of el.children) {
|
||||
child.style.opacity = 1;
|
||||
child.style.overflow = null;
|
||||
child.style.pointerEvents = null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const placeholderEl = window.document.getElementById(
|
||||
placeholderDescriptor.id
|
||||
);
|
||||
if (placeholderEl) {
|
||||
placeholderEl.remove();
|
||||
}
|
||||
|
||||
el.classList.remove("rollup");
|
||||
};
|
||||
|
||||
if (isReaderMode()) {
|
||||
convertToMenu();
|
||||
isVisible = false;
|
||||
} else {
|
||||
// Find the top and bottom o the element that is being managed
|
||||
const elTop = el.offsetTop;
|
||||
const elBottom =
|
||||
elTop + lastChildEl.offsetTop + lastChildEl.offsetHeight;
|
||||
|
||||
if (!isVisible) {
|
||||
// If the element is current not visible reveal if there are
|
||||
// no conflicts with overlay regions
|
||||
if (!inHiddenRegion(elTop, elBottom, hiddenRegions)) {
|
||||
convertToSidebar();
|
||||
isVisible = true;
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
// If the element is visible, hide it if it conflicts with overlay regions
|
||||
// and insert a placeholder toggle (or if we're in reader mode)
|
||||
if (inHiddenRegion(elTop, elBottom, hiddenRegions)) {
|
||||
convertToMenu();
|
||||
isVisible = false;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
const tabEls = document.querySelectorAll('a[data-bs-toggle="tab"]');
|
||||
for (const tabEl of tabEls) {
|
||||
const id = tabEl.getAttribute("data-bs-target");
|
||||
if (id) {
|
||||
const columnEl = document.querySelector(
|
||||
`${id} .column-margin, .tabset-margin-content`
|
||||
);
|
||||
if (columnEl)
|
||||
tabEl.addEventListener("shown.bs.tab", function (event) {
|
||||
const el = event.srcElement;
|
||||
if (el) {
|
||||
const visibleCls = `${el.id}-margin-content`;
|
||||
// walk up until we find a parent tabset
|
||||
let panelTabsetEl = el.parentElement;
|
||||
while (panelTabsetEl) {
|
||||
if (panelTabsetEl.classList.contains("panel-tabset")) {
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
panelTabsetEl = panelTabsetEl.parentElement;
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (panelTabsetEl) {
|
||||
const prevSib = panelTabsetEl.previousElementSibling;
|
||||
if (
|
||||
prevSib &&
|
||||
prevSib.classList.contains("tabset-margin-container")
|
||||
) {
|
||||
const childNodes = prevSib.querySelectorAll(
|
||||
".tabset-margin-content"
|
||||
);
|
||||
for (const childEl of childNodes) {
|
||||
if (childEl.classList.contains(visibleCls)) {
|
||||
childEl.classList.remove("collapse");
|
||||
} else {
|
||||
childEl.classList.add("collapse");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
layoutMarginEls();
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Manage the visibility of the toc and the sidebar
|
||||
const marginScrollVisibility = manageSidebarVisiblity(marginSidebarEl, {
|
||||
id: "quarto-toc-toggle",
|
||||
titleSelector: "#toc-title",
|
||||
dismissOnClick: true,
|
||||
});
|
||||
const sidebarScrollVisiblity = manageSidebarVisiblity(sidebarEl, {
|
||||
id: "quarto-sidebarnav-toggle",
|
||||
titleSelector: ".title",
|
||||
dismissOnClick: false,
|
||||
});
|
||||
let tocLeftScrollVisibility;
|
||||
if (leftTocEl) {
|
||||
tocLeftScrollVisibility = manageSidebarVisiblity(leftTocEl, {
|
||||
id: "quarto-lefttoc-toggle",
|
||||
titleSelector: "#toc-title",
|
||||
dismissOnClick: true,
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Find the first element that uses formatting in special columns
|
||||
const conflictingEls = window.document.body.querySelectorAll(
|
||||
'[class^="column-"], [class*=" column-"], aside, [class*="margin-caption"], [class*=" margin-caption"], [class*="margin-ref"], [class*=" margin-ref"]'
|
||||
);
|
||||
|
||||
// Filter all the possibly conflicting elements into ones
|
||||
// the do conflict on the left or ride side
|
||||
const arrConflictingEls = Array.from(conflictingEls);
|
||||
const leftSideConflictEls = arrConflictingEls.filter((el) => {
|
||||
if (el.tagName === "ASIDE") {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
return Array.from(el.classList).find((className) => {
|
||||
return (
|
||||
className !== "column-body" &&
|
||||
className.startsWith("column-") &&
|
||||
!className.endsWith("right") &&
|
||||
!className.endsWith("container") &&
|
||||
className !== "column-margin"
|
||||
);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
const rightSideConflictEls = arrConflictingEls.filter((el) => {
|
||||
if (el.tagName === "ASIDE") {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const hasMarginCaption = Array.from(el.classList).find((className) => {
|
||||
return className == "margin-caption";
|
||||
});
|
||||
if (hasMarginCaption) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
return Array.from(el.classList).find((className) => {
|
||||
return (
|
||||
className !== "column-body" &&
|
||||
!className.endsWith("container") &&
|
||||
className.startsWith("column-") &&
|
||||
!className.endsWith("left")
|
||||
);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
const kOverlapPaddingSize = 10;
|
||||
function toRegions(els) {
|
||||
return els.map((el) => {
|
||||
const boundRect = el.getBoundingClientRect();
|
||||
const top =
|
||||
boundRect.top +
|
||||
document.documentElement.scrollTop -
|
||||
kOverlapPaddingSize;
|
||||
return {
|
||||
top,
|
||||
bottom: top + el.scrollHeight + 2 * kOverlapPaddingSize,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
let hasObserved = false;
|
||||
const visibleItemObserver = (els) => {
|
||||
let visibleElements = [...els];
|
||||
const intersectionObserver = new IntersectionObserver(
|
||||
(entries, _observer) => {
|
||||
entries.forEach((entry) => {
|
||||
if (entry.isIntersecting) {
|
||||
if (visibleElements.indexOf(entry.target) === -1) {
|
||||
visibleElements.push(entry.target);
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
visibleElements = visibleElements.filter((visibleEntry) => {
|
||||
return visibleEntry !== entry;
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (!hasObserved) {
|
||||
hideOverlappedSidebars();
|
||||
}
|
||||
hasObserved = true;
|
||||
},
|
||||
{}
|
||||
);
|
||||
els.forEach((el) => {
|
||||
intersectionObserver.observe(el);
|
||||
});
|
||||
|
||||
return {
|
||||
getVisibleEntries: () => {
|
||||
return visibleElements;
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
};
|
||||
|
||||
const rightElementObserver = visibleItemObserver(rightSideConflictEls);
|
||||
const leftElementObserver = visibleItemObserver(leftSideConflictEls);
|
||||
|
||||
const hideOverlappedSidebars = () => {
|
||||
marginScrollVisibility(toRegions(rightElementObserver.getVisibleEntries()));
|
||||
sidebarScrollVisiblity(toRegions(leftElementObserver.getVisibleEntries()));
|
||||
if (tocLeftScrollVisibility) {
|
||||
tocLeftScrollVisibility(
|
||||
toRegions(leftElementObserver.getVisibleEntries())
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
window.quartoToggleReader = () => {
|
||||
// Applies a slow class (or removes it)
|
||||
// to update the transition speed
|
||||
const slowTransition = (slow) => {
|
||||
const manageTransition = (id, slow) => {
|
||||
const el = document.getElementById(id);
|
||||
if (el) {
|
||||
if (slow) {
|
||||
el.classList.add("slow");
|
||||
} else {
|
||||
el.classList.remove("slow");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
manageTransition("TOC", slow);
|
||||
manageTransition("quarto-sidebar", slow);
|
||||
};
|
||||
const readerMode = !isReaderMode();
|
||||
setReaderModeValue(readerMode);
|
||||
|
||||
// If we're entering reader mode, slow the transition
|
||||
if (readerMode) {
|
||||
slowTransition(readerMode);
|
||||
}
|
||||
highlightReaderToggle(readerMode);
|
||||
hideOverlappedSidebars();
|
||||
|
||||
// If we're exiting reader mode, restore the non-slow transition
|
||||
if (!readerMode) {
|
||||
slowTransition(!readerMode);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
const highlightReaderToggle = (readerMode) => {
|
||||
const els = document.querySelectorAll(".quarto-reader-toggle");
|
||||
if (els) {
|
||||
els.forEach((el) => {
|
||||
if (readerMode) {
|
||||
el.classList.add("reader");
|
||||
} else {
|
||||
el.classList.remove("reader");
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
const setReaderModeValue = (val) => {
|
||||
if (window.location.protocol !== "file:") {
|
||||
window.localStorage.setItem("quarto-reader-mode", val);
|
||||
} else {
|
||||
localReaderMode = val;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
const isReaderMode = () => {
|
||||
if (window.location.protocol !== "file:") {
|
||||
return window.localStorage.getItem("quarto-reader-mode") === "true";
|
||||
} else {
|
||||
return localReaderMode;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
let localReaderMode = null;
|
||||
|
||||
const tocOpenDepthStr = tocEl?.getAttribute("data-toc-expanded");
|
||||
const tocOpenDepth = tocOpenDepthStr ? Number(tocOpenDepthStr) : 1;
|
||||
|
||||
// Walk the TOC and collapse/expand nodes
|
||||
// Nodes are expanded if:
|
||||
// - they are top level
|
||||
// - they have children that are 'active' links
|
||||
// - they are directly below an link that is 'active'
|
||||
const walk = (el, depth) => {
|
||||
// Tick depth when we enter a UL
|
||||
if (el.tagName === "UL") {
|
||||
depth = depth + 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// It this is active link
|
||||
let isActiveNode = false;
|
||||
if (el.tagName === "A" && el.classList.contains("active")) {
|
||||
isActiveNode = true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// See if there is an active child to this element
|
||||
let hasActiveChild = false;
|
||||
for (const child of el.children) {
|
||||
hasActiveChild = walk(child, depth) || hasActiveChild;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Process the collapse state if this is an UL
|
||||
if (el.tagName === "UL") {
|
||||
if (tocOpenDepth === -1 && depth > 1) {
|
||||
// toc-expand: false
|
||||
el.classList.add("collapse");
|
||||
} else if (
|
||||
depth <= tocOpenDepth ||
|
||||
hasActiveChild ||
|
||||
prevSiblingIsActiveLink(el)
|
||||
) {
|
||||
el.classList.remove("collapse");
|
||||
} else {
|
||||
el.classList.add("collapse");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// untick depth when we leave a UL
|
||||
depth = depth - 1;
|
||||
}
|
||||
return hasActiveChild || isActiveNode;
|
||||
};
|
||||
|
||||
// walk the TOC and expand / collapse any items that should be shown
|
||||
if (tocEl) {
|
||||
updateActiveLink();
|
||||
walk(tocEl, 0);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Throttle the scroll event and walk peridiocally
|
||||
window.document.addEventListener(
|
||||
"scroll",
|
||||
throttle(() => {
|
||||
if (tocEl) {
|
||||
updateActiveLink();
|
||||
walk(tocEl, 0);
|
||||
}
|
||||
if (!isReaderMode()) {
|
||||
hideOverlappedSidebars();
|
||||
}
|
||||
}, 5)
|
||||
);
|
||||
window.addEventListener(
|
||||
"resize",
|
||||
throttle(() => {
|
||||
if (tocEl) {
|
||||
updateActiveLink();
|
||||
walk(tocEl, 0);
|
||||
}
|
||||
if (!isReaderMode()) {
|
||||
hideOverlappedSidebars();
|
||||
}
|
||||
}, 10)
|
||||
);
|
||||
hideOverlappedSidebars();
|
||||
highlightReaderToggle(isReaderMode());
|
||||
});
|
||||
|
||||
tabsets.init();
|
||||
|
||||
function throttle(func, wait) {
|
||||
let waiting = false;
|
||||
return function () {
|
||||
if (!waiting) {
|
||||
func.apply(this, arguments);
|
||||
waiting = true;
|
||||
setTimeout(function () {
|
||||
waiting = false;
|
||||
}, wait);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
function nexttick(func) {
|
||||
return setTimeout(func, 0);
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,95 @@
|
||||
// grouped tabsets
|
||||
|
||||
export function init() {
|
||||
window.addEventListener("pageshow", (_event) => {
|
||||
function getTabSettings() {
|
||||
const data = localStorage.getItem("quarto-persistent-tabsets-data");
|
||||
if (!data) {
|
||||
localStorage.setItem("quarto-persistent-tabsets-data", "{}");
|
||||
return {};
|
||||
}
|
||||
if (data) {
|
||||
return JSON.parse(data);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
function setTabSettings(data) {
|
||||
localStorage.setItem(
|
||||
"quarto-persistent-tabsets-data",
|
||||
JSON.stringify(data)
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
function setTabState(groupName, groupValue) {
|
||||
const data = getTabSettings();
|
||||
data[groupName] = groupValue;
|
||||
setTabSettings(data);
|
||||
}
|
||||
|
||||
function toggleTab(tab, active) {
|
||||
const tabPanelId = tab.getAttribute("aria-controls");
|
||||
const tabPanel = document.getElementById(tabPanelId);
|
||||
if (active) {
|
||||
tab.classList.add("active");
|
||||
tabPanel.classList.add("active");
|
||||
} else {
|
||||
tab.classList.remove("active");
|
||||
tabPanel.classList.remove("active");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
function toggleAll(selectedGroup, selectorsToSync) {
|
||||
for (const [thisGroup, tabs] of Object.entries(selectorsToSync)) {
|
||||
const active = selectedGroup === thisGroup;
|
||||
for (const tab of tabs) {
|
||||
toggleTab(tab, active);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
function findSelectorsToSyncByLanguage() {
|
||||
const result = {};
|
||||
const tabs = Array.from(
|
||||
document.querySelectorAll(`div[data-group] a[id^='tabset-']`)
|
||||
);
|
||||
for (const item of tabs) {
|
||||
const div = item.parentElement.parentElement.parentElement;
|
||||
const group = div.getAttribute("data-group");
|
||||
if (!result[group]) {
|
||||
result[group] = {};
|
||||
}
|
||||
const selectorsToSync = result[group];
|
||||
const value = item.innerHTML;
|
||||
if (!selectorsToSync[value]) {
|
||||
selectorsToSync[value] = [];
|
||||
}
|
||||
selectorsToSync[value].push(item);
|
||||
}
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function setupSelectorSync() {
|
||||
const selectorsToSync = findSelectorsToSyncByLanguage();
|
||||
Object.entries(selectorsToSync).forEach(([group, tabSetsByValue]) => {
|
||||
Object.entries(tabSetsByValue).forEach(([value, items]) => {
|
||||
items.forEach((item) => {
|
||||
item.addEventListener("click", (_event) => {
|
||||
setTabState(group, value);
|
||||
toggleAll(value, selectorsToSync[group]);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
return selectorsToSync;
|
||||
}
|
||||
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||||
const selectorsToSync = setupSelectorSync();
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for (const [group, selectedName] of Object.entries(getTabSettings())) {
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||||
const selectors = selectorsToSync[group];
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||||
// it's possible that stale state gives us empty selections, so we explicitly check here.
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||||
if (selectors) {
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||||
toggleAll(selectedName, selectors);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
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