README.md

metadata

title: Landmark Recognition
emoji: 🗺️
colorFrom: purple
colorTo: black
sdk: streamlit
sdk_version: 1.29.0
app_file: main.py
pinned: false

Распознавание достопримечательностей

Данный проект предназначен для распознавания и вывода информации о достопримечательностях для улучшения опыта путешествий пользователей. По загруженным фотографиям приложение определит названия достопримечательностей, выведет короткие описания и отобразит их на карте.

Попробовать на HuggingFace

Установка и запуск

git clone https://github.com/svlipatov/proj
cd proj
pip install -r requirements.txt
streamlit run main.py

Команда

Молохов Д.А. - ML-инженер по суммаризации текста.

Таратута Е.Е. - ML-инженер по подготовке и обработке датасета.

Липатов С.В. - ML-инженер по обучению модели распознавания изображений.

Мальцев А.Ю. - API-разработчик.

Надеждин М.А. - Разработчик интерфейса.

proj

Smart city gid В приложенных файлах:

1. check_photo_model_retrain.py - файл для переобучения последнего слоя модели googlenet обученной на датасете IMAGENET1K_V1.
2. pikle_model.pkl - сохранненная в файл переобученная модель из п.1. Обучена на подготовленном датасете
3. check_photo.py - запуск распознования фотографии моделью. Возращает определнную категорию и вероятность в долях.
4. test_check_photo.py - Запуск распознования фото на файлах из тестовой выборки (в папке Test_photo)
5. check_photo_model_init.py инициализация модели. Модель поднимается из файла pickle_model.pkl, категории полнимаются из файла cat.csv
6. wikipedia_api.py - поиск на Википедия. Принимается список для поиска, возвращается список с результатами поиска
7. picturedownloader - парсинг фото для обучения модели по bing, через crawler