Проект сегментации амурских тигров.
Обучить модель сегментации на открытом датасете фотографий амурских тигров с использованием архитектуры U-Net
Модель сегментации позволит идентифицировать тигров по их уникальным полоскам, что в дальнейшем может быть использовано для подсчета популяции амурских тигров
- Подготовка данных (Обучение модели YOLOv8 для детекции тигров и создания кропов)
- Разметка данных (Label Studio с использованием SAM)
- Обучение модели U-Net
- Валидация и тестирование данных (метрики для оценки: IoU и F1-Score)
- Гребнев Никита
- Романова Виктория
- Соловьев Антон
- Сидоркин Георгий
- Копотев Никита
- Чудинова Алёна
- Ахаимов Данила
- выполнить установку необходимых библиотек в requirements.txt
!pip install segmentation-models-pytorch
!pip install pytorch-lightning==1.5.4
!pip install torchtext==0.6.0
!pip install aspose-zip
- Выполнить импорт размеченного датасета
- Выполнить импорт необходимых библиотек
import os
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import pytorch_lightning as pl
import segmentation_models_pytorch as smp
import numpy as np
from pprint import pprint
from torch.utils.data import DataLoader
from PIL import Image
- Использовать код