AI-Convex-Solutions / car-recognition

Resnet152 Car Recognition Model. Returns manufacturer, year manufactured, model, color.

DEMO

www.cardetect.tech

Car Recognition (English)

Model

The model is trained using 300,000+ car photos. The model returns:

• Car manufcaturer (audi, bmw, etj.) - Accuracy 91%,
• Manufactured year (2013, 2019) - Accuracy 33%,
• Car model (Golf 5, Clio) - Accuracy 81%,
• Car color (Red, Black) - Pretrained.

Requirements

1. Download the file https://www.dropbox.com/s/95tefoi8uz4fhor/alpha_model?dl=0 and place it under: model/finished_models/alpha/

2. Download the file https://www.dropbox.com/s/hbftvpih9g4rshc/final_model_85.pt?dl=0 place it under: model/colors/.

3. Download the file https://www.dropbox.com/s/4orqou90l7fp97v/resnet152-f82ba261.pth?dl=0 and place it under the root repository ./resnet152-f82ba261.pth.

Usage

Start by building the dockerfile: docker build --tag car-recognition .. Then start docker: docker run -d -p 5000:5000 car-recogntion.

Requests

curl --location --request POST 'http://localhost:5000/predict' \
--form 'file=@"/home/kryekuzhinieri/Desktop/audi_q3_2016.png"'

Plans

• [] Year should change from one value to multiple years.
• Model should return color.
• [] Model must have an accuracy of 90% in all categories.
• [] User should be able to request multiple images at once.
• [] Accept pixels and not images for security.

---

Car Recognition (shqip)

Modeli

Modeli është trajnuar duke përdorur fotografi të më shumë se 300.000 makinave. Çdo fotoje modeli i përgjigjet me:

• Kompaninë e automjetit (audi, bmw, etj.) - Saktësia 91%,
• Vitin e prodhimit (2013, 2019) - Saktësisa 33%,
• Modelin e automjetit (Golf 5, Clio) - Saktësia 81%,
• Ngjyrën e automjetit (Kuqe, Zezë) - Model i gatshëm.

Kushtet paraprake

1. Shkarko skedarin e modelit nga https://www.dropbox.com/s/95tefoi8uz4fhor/alpha_model?dl=0 dhe vendose në: model/finished_models/alpha/

2. Shkarko edhe skedarin tjetër https://www.dropbox.com/s/hbftvpih9g4rshc/final_model_85.pt?dl=0 dhe vendose në: model/colors/.

3. Shkarko skedarin https://www.dropbox.com/s/4orqou90l7fp97v/resnet152-f82ba261.pth?dl=0 dhe vendose në dosjen bazë ./resnet152-f82ba261.pth.

Përdorimi

Fillimisht ndërtoje Dokerin: docker build --tag car-recognition .. Pastaj filloje dokerin: docker run -d -p 5000:5000 car-recogntion.

Kërkesat

curl --location --request POST 'http://localhost:5000/predict' \
--form 'file=@"/home/kryekuzhinieri/Desktop/audi_q3_2016.png"'

Planet

• [] Viti duhet të ndryshohet nga 2013 në 2013, 2014, 2015 ose 2013-2015.
• Modelit duhet t'i shtohet ngjyra.
• [] Modeli duhet të ketë saktësi së paku 90% në të gjitha kategoritë.
• [] API-ji duhet të lejojë disa imazhe në një kërkesë.
• [] Pranimi i pikselave e jo i imazheve.