Git Product home page Git Product logo

bilgisayar_projesi's Introduction

Bilgisayar Projesi ----> ARA-PROJE

2019 2020 Güz Dönemi

DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİ İLE MARKA İÇEREN NESNELERİN TESPİTİ VE BULANIKLAŞTIRILMASI

Projemizde kullandığımız OpenLogo veri seti ve detaylı açıklamaları aşağıdaki linktedir. https://qmul-openlogo.github.io/

Veri setini indirmek için aşağıdaki bağlantı kullanılabilir. https://drive.google.com/file/d/1p1BWofDJOKXqCtO0JPT5VyuIPOsuxOuj/view

Asagidaki linkten resimleri labellamak için kullanilan tool indirilebilir. https://github.com/tzutalin/labelImg

opencv_python==3.4.3.18 numpy==1.15.1

Projenin çalışması için bilgisayarınıza kurmanız gereken programlar:

-Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64

-cuda_9.0.176_win10

-cudnn-9.0-windows10-x64-v7

-TensorFlow kurulumu için aşağıdaki videodaki adımları takip ediniz.. https://www.youtube.com/watch?v=RplXYjxgZbw

-Bilgisayarınızda C diskinde tensorflow1 diye yeni bir klasör açınız.

-https://github.com/tensorflow/models bu linkteki dosyaları rar olarak indirip rarı çıkartınız ve model dosyasını C diskinde açtığınız tensorflow1 klasörünün içine atınız.

-http://download.tensorflow.org/models/object_detection/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz yukarıdaki linkte bulunan dosyayı indirip C:\tensorflow1\models\research\object_detection klasörüne kopyalayınız.

-Son olarak aşağıdaki bağlantıdaki linkten adımları takip ederek gerekli kütüphane ve programları kurabilirsiniz. https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10#1-install-anaconda-cuda-and-cudnn

-Projenin kolay kurulabilmesi için aşağıdaki videoyu takip edebilirsiniz. https://www.youtube.com/watch?v=Rgpfk6eYxJA

Eğitilmiş modelin boyutu 153 mb olduğu için bu dosyaya koyulamamıştır.Aşağıdaki linkten indirebilirsiniz. https://s2.dosya.tc/server12/zga65g/inference_graph.rar.html

Bütün kurulumları tamamaladıktan sonra sırasıyla aşağıdaki adımları uygulayınız: 1-Anaonda prompt ekranını açınız

2-Activate tensorflow1 yazarak enter tuşuna basınız

3-cd C:\tensorflow1\models\research\object_detection yazarak dizine gidiniz.

4-python Object_detection_video.py yazarak projemizi çalıştırmış olursunuz

Bir arayüz açılır ve video seçmeniz beklenir.Video seçtikten sonra sistem videdoyu başlatır ve tespit ettiği markaları bulanıklaştırır.Bulanıklaştırılmış video masaüstüne output.avi olarak çıkartılır ve işlem başarıyla tamamlanmış olur.

bilgisayar_projesi's People

Contributors

ozgurkan avatar

Watchers

 avatar  avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.