https://github.com/f33rni/nsvztziu
Лабораторные работы по "Нейронные сети в задачах технического зрения и управления"
https://github.com/f33rni/nsvztziu
Last synced: 7 months ago
JSON representation
Лабораторные работы по "Нейронные сети в задачах технического зрения и управления"
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/f33rni/nsvztziu
- Owner: F33RNI
- License: unlicense
- Created: 2021-04-26T23:58:55.000Z (over 4 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2021-04-27T00:39:53.000Z (over 4 years ago)
- Last Synced: 2025-02-15T12:52:16.392Z (9 months ago)
- Language: Python
- Size: 49.9 MB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Лабораторные работы по "Нейронные сети в задачах технического зрения и управления"
# Лабораторно практические работы 1-6
## Python. Полностью свободное использование
### Importatnt notes:
- Задания, код и отчёты в папках под каждую ЛР
- Для работы 6 необходимо скачать этот датасет: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/ распаковать изображения и маски в папки `LR6_data/train/images` и `LR6_data/train/masks` соответственно. После этого запустить `R6_data_collector.py`. Он должен создать ЧБ изображения и ЧБ маски в папках `train_images2` и `train_masks2`. Далее именно эти папки необходимо использовать в осном приложении для обучения. Изначально работа велась на RGB изображениях и масках объект-граница-фон. Для этого необходимо изменить код генератора (убрать преобразования из RGB в GRAY) и основногоо приложения (убрать все преобразования из RGB в GRA и заменить grayscale на rgb). Возможно в отчёте есть изначальный (RGB) код
- Для работы 5 необходимо сделать свои фото (например, с помощью 4-ой ЛР по образцу в папке LR5_data)
- Для работы 2 можно сгенерировать новые карты
- Если что-то не работает или есть вопросы - можете открыть Issue, постараюсь ответить