Tigers_Segmentation

Проект сегментации амурских тигров.

Цель проекта

Обучить модель сегментации на открытом датасете фотографий амурских тигров с использованием архитектуры U-Net

Описание проекта

Модель сегментации позволит идентифицировать тигров по их уникальным полоскам, что в дальнейшем может быть использовано для подсчета популяции амурских тигров

Задачи

1. Подготовка данных (Обучение модели YOLOv8 для детекции тигров и создания кропов)
2. Разметка данных (Label Studio с использованием SAM)
3. Обучение модели U-Net
4. Валидация и тестирование данных (метрики для оценки: IoU и F1-Score)

Участники проекта

• Гребнев Никита
• Романова Виктория
• Соловьев Антон
• Сидоркин Георгий
• Копотев Никита
• Чудинова Алёна
• Ахаимов Данила

Использование модели на платформе Google Colab

1. 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

2. Выполнить импорт размеченного датасета
3. 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

4. Использовать код