Code Monkey home page Code Monkey logo

keras-retinanet-for-teknofest-2019's Introduction

Keras RetinaNet for Teknofest 2019 AI Competition

Using RetinaNet for object detection from drone images in Teknofest istanbul 2019 Artificial Intelligence Competition

🚀 Teknofest 2019 - Yapay Zeka Yarışması:

TEKNOFEST 2019 Yapay Zeka Yarışması kapsamında takımlar bir drone ile önceden kaydedilmiş görüntüler üzerinden verilen süre içerisinde araç ve insan tespitini özel bir metrik üzerinden IoU puanı ile puanlandırılmıştır.

📚 Öğretici Döküman (Tutorial)

Keras RetinaNet kurulum ve kendi veri kümenizi eğitmek ve test etmek için detaylı öğretici dökümanını buradan inceleyebilirsiniz.

📋 Başlangıç Kılavuzu (Getting Started)

💾 Ön Koşullar (Software Prerequisites)

📘 Klasör Yapısı (Folder Structure)

main_dir
- dataset_test
- retinanet
    - keras_retinanet
    - models
        - teknofest19_huma_resnet50_21_37_inference.h5
    - snapshots
        - teknofest19_huma_resnet50_21_37_ss.h5
    - results
    - detect_all_images.py

⌛ Eğitim (Train)

RetinaNet'in Keras implementasyonuna ve eğitim dökümanına buradan ulaşabilirsiniz.

Drone ile çekilmiş yaklaşık 30bin görüntü üzerinden etiketlenmiş araç ve insan veri kümesi ile 58 epoch eğitilmiş ResNet-50 RetinaNet snapshot dosyasını buradan indirebilirsiniz.

⌚ Test

Önceden eğitilmiş ve dönüştürülmüş model dosyası olan teknofest19_huma_resnet50_21_37_inference.h5 dosyasını buradan indirerek retinanet klasörü altında models klasörü altına kopyalayınız.

Test yapabilmeniz için örnek test görüntülerini buradan indererek dataset_test klasörü altına kopyalayınız.

Eğitilmiş model ile dataset_test klasöründeki resimler üzerinde nesne tespiti yapmak için detect_all_images.py python programını çalıştırabilirsiniz. Tahmin (prediction) sonuçlarını results klasörü altına resmin üzerine çizilmiş şekilde çıkartılacaktır.

🎉 Sonuçlar (Results)

📡 Contact (İletişim)

keras-retinanet-for-teknofest-2019's People

Contributors

yavuzkomecoglu avatar

Watchers

James Cloos avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.