dexforint / DLS-2021-ObjectDetection

Итоговый проект курса Deep Learning School 2021 Весна. Тема проекта: Object Detection

Home Page:https://dls-project.herokuapp.com

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

DLS-2021-ObjectDetection

Работающее демо проекта находится по адресу (выходит из спячки около минуты): https://dls-project.herokuapp.com Проект по сценарию №1.

Инструкции по запуску проекта на компьютере

  1. Скачайте проект
  2. Установите требования проекта (pip install -r requirements.txt)
  3. Запустите app.py (python app.py)
  4. В браузере перейдите по ссылке http://localhost:80/

Пояснения

1 Выбор фреймворка/библиотеки для использования детектора

В данном проекте был использован фреймворк pytorch и библиотека YOLOv5 (https://github.com/ultralytics/yolov5)

2 Запуск детектора на случайных изображениях

Результат детектирования на случайных изображениях вы можете видеть в папке images/processed

3 Выбор фреймворка/библиотеки для разработки веб/мобильного демо

В данном проекте был использован веб-фреймворк werkzeug (часть Flask'а).

4 Разработка демо

Код демо находится в файлах и папках:

  • app.py - роутинг и обработка конкретных запросов
  • api.py - обработчик
  • /static - папка со скриптами, стилями и изображениями (не для детекции)
  • index.html - главная страница

5 Встраивание модели-детектора в демо

Код детектора находится в файле app.py (функция "detector"). Так же вспомогательный код находится в папках utils и models.

6 Тестирование демо

Тестируемые изображения расположены в папке images/processed

Пояснения к изображениям:

  1. Детектор на данном изображении неплохо обозначил объекты, сделав одну ошибку: перепутал дорожные знаки со светофором\
  2. Машины на переднем плане обозначены хорошо. Лишь две машины были обозначены и как car и как truck, а один внедорожник нестандартного вида был обозначен как truck. Автомобили заднего плана не были обозначены, видимо из-за того, что они более мелкого размера и перекрывают друг друга
  3. Детектор сработал отлично
  4. Детектор ошибочно принял складку на одежде за телефон
  5. Немного широкий бокс.
  6. Детектор хорошо показал себя несмотря на сложность изображения и расплытие.

7 Оформление демо для показа другим людям

Работающее демо проекта находится по адресу: https://dls-project.herokuapp.com image

Искажения проявились в результате сжатия GIF

По каким-либо вопросам обращайтесь по вк: vk.com/dl_hello или телеграм: @dl_hello

About

Итоговый проект курса Deep Learning School 2021 Весна. Тема проекта: Object Detection

https://dls-project.herokuapp.com


Languages

Language:Python 93.2%Language:JavaScript 3.1%Language:CSS 1.8%Language:Shell 0.9%Language:HTML 0.6%Language:Dockerfile 0.4%