Skip to content

VladimirTalyzin/SatellitePhotos

Repository files navigation

SatellitePhotos

1-е место в чемпионате

Диплом

test_training.py - запустить обучение и сохранить лучшую 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/satellite/
python test_file.py 1.jpg

А также, если сразу запускать распознавание, сначала необходимо скачать файл модели:

Update 01.08.2022: в test_file.py добавлена поддержка карт большого размера:

Большая карта

В папку train необходимо залить картинки для обучающей выборки

В папку check необходимо залить картинки для получения контуров и предсказания количества зданий

В папке previews содержатся все картинки из предсказания test_result.py, по данным которых и был сформирован итоговый файл результата, отправленный на чемпионат (все папки настраиваются в config.py)

Папка previews

Зависимости для тренировки моделей:

  • pip install torch-gpu
  • pip install torchvision
  • pip install albumentations
  • pip install segmentation-models-pytorch
  • pip install pycocotools
  • pip install opencv-python
  • pip install numpy
  • pip install scikit-learn
  • pip install Pillow
  • pip install tqdm

Установка на VPS

Пример работы сайта, размещённого на VPS: https://0v.ru/satellite/

Необходимо установить на VPS содержимое папки "VPS". Туда же скачать файл модели: https://0v.ru/satellite/satellite_cpu.pth На все папки необходимо установить права 777.

Работает на любых платформах. Desktop, Android, iOS

Запуск сайта Здания найдены Здания найдены

Зависимости для запуска на VPS:

  • pip install torchvision
  • pip install albumentations
  • pip install segmentation-models-pytorch
  • pip install opencv-python
  • pip install numpy
  • pip install Pillow
  • apt-get install libgl1

About

Detecting buildings in satellite photos

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published