4-е место в чемпионате
test_train.py - запустить обучение и сохранить модель test_result.py - запустить распознавание по сохранённой модели test_file.py - запустить распознавание файла, указанного в командной строке. Пример:
cd /var/www/morfo/data/www/0v.ru/garbage/
python test_file.py test_image_class1.jpg
classify.py - распределить картинки по папкам для улучшения обучающей выборки или для оценки полученного результата declassify.py - собрать данные по картинкам из папок и записать их классы в csv-файл
Для решения задачи необходимо создать папки:
check - папка с файлами для распознавания класса train - папка с файлами для тренировки classify - пустая папка. Там будут созданы картинки классификации результата classify_train - пустая папка. Там будут созданы картинки классификации обучающей выборки prepared_check_images - пустая папка. Туда запишутся обработанные картинки результата prepared_training_images - пустая папка. Туда запишутся обработанные картинки обучающей выборки
А также, если сразу запускать распознавание, сначала необходимо скачать файл модели: https://0v.ru/garbage/trained_model.zip
Зависимости для тренировки моделей:
- pip install torch-gpu
- pip install torchvision
- pip install opencv-python
- pip install numpy
- pip install scikit-learn
- pip install Pillow
- pip install pandas
- pip install tqdm
Пример работы сайта, размещённого на VPS: https://0v.ru/garbage/
Необходимо установить на VPS содержимое папки "VPS". Туда же скачать файл модели: https://0v.ru/garbage/trained_model_cpu.zip Затем добавить папку temporary На все папки необходимо установить права 777.
Работает на любых платформах. Desktop, Android, iOS
Зависимости для запуска на VPS:
- pip install torchvision
- pip install opencv-python
- pip install numpy
- pip install Pillow
- apt-get install libgl1