LAMDAMielgo / SatAi_BicycleFriendlyPath

repository for saturdays.ai project about evaluation of bicycle-friendly paths in Madrid

SatAi_BicycleFriendlyPath

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NOTES (w3)

Etapas de desarrollo del proyecto:

1. Tratamiento de datos (IMGS):

• Generación de DATASET:

  • Extraer más imagnes:
  • DATA AUGMENTATION: generación de imagenes a partir de subsets

• Armonización de imaǵenes:

  • (a) Sin ningún tipo de tratamiento:

    • Comprobar shape de las imágenes: FOVinicial == FOVfinal (F of View)
    • Histograma de contrast: Ecualización con CLAHE

  • (b) Imágenes en BW:

    Una vez que tenemos las imágenes en numpy array, triplicamos la tercera dimensión (1,1,3) con CLAHE

2. MODELO:

   • 2.1. Clasificación:

   Con pycaret, ML y RNN, de forma que podamos comparar y hacer visualización.

    - 2.1.1 BINARIA: Empezamos con dos labels y si da tiempo
    
    - 2.1.2. MULTICLASIFICACIÓN
   

   Necesitamos hacer:

   • CUantificación de % pixel / total img (VALOR DE LA SEGMENTACIÓN CUANTIFICADO)
   • 2.2 FEATURE EXTRACTION: A partir de las máscaras obtenidas, convertimos la información de la segmentación en vectores caracterizadores.
     • Sin feature selection
     • COn feature selection (UMBRAL)

   2.3 SEGMENTACION -> Filtrado -> Eliminamos personas de lasi imgs

3. RESULTADOS

HACER VISUALIZACIONSE

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ESTRUCTURA DEL PROYECTO

<nombre del proyecto> 
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| geodata/
|    | #todo
|    | #todo