Skip to content
Using RetinaNet for object detection from drone images in Teknofest istanbul 2019 Artificial Intelligence Competition
Python
Branch: master
Clone or download

Latest commit

Latest commit 14dc686 Oct 21, 2019

Files

Permalink
Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
dataset_test prediction python programı yüklendi Sep 29, 2019
retinanet
README.md

README.md

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)

You can’t perform that action at this time.