Trafficsigns

Repositório referente ao desafio técnico de reconhecimento de placas de transito.

Traffic signs - Reconhecimento de placas de trânsito

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Tabela de Conteúdo

• Tabela de Conteúdo
• Sobre o desafio
• Tecnologias utilizadas
• Instalação
• Contribuição

📖 Sobre o desafio

O desafio consiste de reconhecer 43 placas de transito com diferentes qualidade de aquisição. A solução proposta utiliza redes neurais convolucionais.

⚙ Tecnologias utilizadas

• Framework deep learning: TensorFlow
• Principais bibliotecas utilizadas: Numpy, Pandas

⚙ Instalação

1. Abra o terminal na pasta desejada.
2. Clone or download the project (git clone https://github.com/Skyzenho/Trafficsigns.git)
3. Download o conjunto de dados e descompacte na pasta desejada. (https://www.kaggle.com/venkateshroshan/traffic-signs)
4. Crie o ambiente virtual(conda myenv create -f environment.yml)
5. Ative o ambiente (conda activate myenv)
6. Entre na pasta(cd nome_pasta)
7. Execute o comando(python main.py -I imagem.png -P 9001) I= Imagem a ser analisada

Contribuição

1. Faça um Fork do projeto
2. Crie uma Branch para sua Feature (git checkout -b feature/Feature)
3. Adicione suas mudanças (git add .)
4. Comite suas mudanças (git commit -m 'Adicionando uma Feature!)
5. Faça o Push da Branch (git push origin feature/Feature)
6. Abra um Pull Request