Поиск людей по фотографиям с БПЛА / Search for people in photographs taken from UAVs.
-
Шаг 1: step_1_prepare_train.py - подготовить фотографии 256х256 из train, где есть группы людей. Для проведения разметки.
-
Шаг 2: step_2_split_train_and_test.py - разбить все фотографии train и test на кусочки по 256х256. Получается 104 тыс. картинок для train и 72 тыс. картинок для test.
-
Шаг 3: step_3_prepare_masks.py - создать маски для обучения сегментации из разметки
-
Шаг 4: step_4_train.py - обучение модели сегментации Keras + EfficientNetB5
-
Шаг 5: step_5_search.py - поиск людей на разбитых кусочках фотографий
-
Шаг 6: step_6_move_false.py - перенос ложнопозитивных решений в папки для обучения
-
Шаг 7: step_7_prepare_big_train.py - собрать размеченные фотографии train в большие маски для модели предсказания радиуса
-
Шаг 8: step_8_train_radius_catboost.py - обучение модели CatBoost для предсказания радиуса
-
Шаг 9: step_9_prepare_big_test.py - собрать полученные решения в большие маски результата
-
Шаг 10: step_10_get_result.py - формирование CSV-файла результата
-
Не для чемпионата: web-site/test_file.py - реальный поиск людей для любого файла, указанного в командной строке.
Готовая обученная модель: https://0v.ru/humans/model_human_search.zip Формат модели: cktp "Checkpoint"
Зависимости:
- pip install keras
- pip install tensorflow
- pip install albumentations
- pip install segmentation-models
- pip install numpy
- pip install scikit-learn
- pip install Pillow
- pip install tqdm