2.5 KiB

Raw Permalink Blame History

projekt_widzenie

Autorzy

Mikołaj Pokrywka, Kamil Guttmann, Andrzej Preibisz

Run apllication

pip install -r requirements.txt
sudo apt-get install ffmpeg
streamlit run main.py
On http://localhost:8501/ you should see the app

Dataset

Mamy łącznie 197784 zdjęć

swój własno zrobiony zbiór testowy 148 zdjęć

Linki do datasetów:

Trening modelu

Do trenowania używano biblioteki Keras

Pierwsze podejście model trenowany od zera (from scratch)

img_height=256
img_width=256
batch_size=128
epochs=30

  layers.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
  layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D(),
  layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D(),
  layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D(),
  layers.Flatten(),
  layers.Dense(128, activation='relu'),
  layers.Dense(29,activation='softmax')

Zbiór testowy własny: 22% Accuracy

Zbiór testowy mieszany z Kaggle: 80% Accuracy

Drugie podejście model VGG16

Zastosowano early stopping z val_loss

img_height=224
img_width=224
batch_size=128
epochs=50

Usunięto 3 wierzchne wartswy i dodano warstwy:

x = layers.Flatten()(vgg_model.output)
x = layers.Dense(len(class_names), activation='softmax')(x)

Zbiór testowy własny: 52% Accuracy

Zbiór testowy mieszany z Kaggle: 79% Accuracy

Trzecie podejście model VGG16 z detekcją dłoni

Model jak powyżej tylko datasety zostały przereobione modelem do detekcji dłoni i wycięciem odpowiedniego fragmentu ze zdjęcia

Zbiór testowy własny: 61% Accuracy

Czwarte podejście model VGG16 z detekcją dłoni i zaznaczeniem szkieletu

Model jak powyżej tylko datasety zostały przereobione modelem do detekcji dłoni, wycięciem odpowiedniego fragmentu ze zdjęcia, a także zaznaczenie "szkieletu" dłoni

Zbiór testowy własny: 70% Accuracy

Piąte podejście model VGG19 z detekcją dłoni i zaznaczeniem szkieletu