CoolFace
Apppublic

hanedan571/gtsrb-isareti-tani

sourceHugging Faceupdated 14h agoView on Hugging Face
0likes
App README

<img src="assets/hanedan-ikon.png" width="72" alt="Hanedan Teknoloji">

İşareti Tanı — GTSRB Capstone

Hazırlayan: Osman Çetin · Hanedan Teknoloji · GitHub

Görüntü yükleme, isteğe bağlı kamera fotoğrafı ve hazır örneklerden 43 trafik işareti sınıfı tahmini.

Sonuç: 32x32 RGB CNN, 12.630 görüntülük standart GTSRB test kümesinde doğruluk %94,6 (macro-F1 0,915). Aynı fiziksel işaretin çekimleri eğitim ve doğrulamada ayrı tutuldu.

bash
python -m pip install -r requirements.txt
python -m streamlit run app.py

Komutları bu klasörde çalıştırın. Tarayıcıda http://localhost:8501 adresini açın. app.py, model.keras, siniflar.json, ornekler.json ve ornekler/ klasörünü birlikte tutun. Kamera yalnız kullanıcı seçip izin verdiğinde açılır. Telefonlarda HTTPS veya güvenli bağlam gerekir; yerel ağın HTTP adresiyle kamera çalışmayabilir. Kamera fotoğrafı gerçek zamanlı video tespiti değildir. Fotoğraf uygulamanın sunucusunda işlenir; uygulama yüklenen fotoğrafları diske kaydetmez.

Model tek işaret görüntüsünü sınıflandırır. Geniş yol sahnesindeki işareti elle kırpın. 43 sınıf dışında kalan işaretler ve işaret içermeyen görüntüler için güvenilir reddetme testi yapılmadı. Bu bir eğitim demosudur, sürüş asistanı değildir. Teknik sonuçlar üst klasörün notebook ve raporundadır.

Dockerfile ve bu README Hugging Face Docker Space için hazırlanmıştır. Kaynaklar:

  • —https://www.kaggle.com/datasets/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign
  • —https://github.com/houbensebastian/GermanTrafficSignBenchmarks
  • —https://docs.streamlit.io/develop/api-reference/widgets/st.camera_input