SummerSchool2023

Команда "МУТ". Проект: Интеллектуальный поисковый комплекс для обнаружения людей.

Описание проекта

Проект представляет собой систему для обнаружения и локализации людей в различных сценариях с высокой точностью.

Описание используемых технологий, моделей, алгоритмов

Язык программирования: Python
Фреймворк машинного обучения - PyTorch
Модель - YOLO V5
Графический интерфейс - Tkinter
Алгоритмы классификации и детекции, алгоритм прогнозирования bounding box'ов

Описание используемых датасетов

Для обучения модели использовался собственный датасет, доступный по ссылке: https://drive.google.com/file/d/1Dc7DurSQUqZaMKKjfhpzUMLFpEJQef_D/view?usp=sharing

Запуск

Рекомендуется использовать python последней стабильной версии. Перед запуском приложения необходимо установить требуемые для работы библиотеки, прописав в терминале:
pip install -r requirements.txt
В некоторых случаях замечено, что библиотеки не установливаются с первого раза, и тогда необходимо выполнить повторную установку библиотек, прописав команду выше.
Если вы хотите запустить обработку видео на видеокарте с поддержкой Cuda, необходимо установить Nvidia Cuda Toolkit и PyTorch с поддержкой Cuda.
После вы можете запустить проект, выбрать файл (рекомендуется, чтобы файлы и пути до них были написаны на латинице без спецсимволов) по кнопке "Загрузить", после чего начнется обработка. После окончания обработки вы можете управлять воспроизведением обработанного видео кнопкой "Play"/"Pause"

Описание структуры проекта

StrongSORT-YOLO - папка для хранения модели и кода для работы с ней

br0fire / summerschool2023 Goto Github PK