dhrubajyoti89 / 객체 지정자

주어진 입력 사진에서 물체를 감지하는 AI 모델

개체 지정자

데이터세트

사용된 데이터 세트는 여기에서 다운로드할 수 있습니다. - Click to Download
이것은 YOLO 알고리즘으로 개체를 감지하기 위해 코코 이름과 함께 가중치 및 구성이 있는 데이터를 사용할 준비가 되었습니다.

전제 조건

모든 종속성 및 필수 라이브러리가 파일에 포함되어 있습니다requirements.txtSee here.

설치

저장소 복제

$ git clone https://github.com/dhrubajyoti89/obj-specifier.git

디렉터리를 복제된 저장소로 변경하고 'test'라는 Python 가상 환경을 만듭니다

.

$ mkvirtualenv test

이제 터미널/명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다

.

$ pip3 install -r requirements.txt

일하고 있는

터미널을 엽니다. 복제된 프로젝트 디렉토리 폴더로 이동하고 다음 명령을 입력합니다.

$ python3 yolo.py --dataset dataset

이미지에서 개체를 감지하려면 다음 명령을 입력하십시오.

$ python3 yolo.py -i "images/1.jpg" -y "yolo-coco"

결과

우리 모델은 훈련 후 객체 감지에 대해 81% 정확도를 제공했습니다.

프로젝트 데모

부담없이 메일…

View on GitHub

yolo 기반 객체 탐지기 모델을 사용하여 구축했습니다. 데이터셋은 물체 이미지(yolo-coco)의 실제 대용량 데이터셋의 객체 인식 API 및 Kaggle 데이터셋을 사용하여 사용자 정의되었습니다. numpy, argparse, os 라이브러리와 함께 Python 스크립트를 백엔드로 사용했습니다.