https://github.com/koldim2001/unet-pytorch-training

Репозиторий для обучения нейросетевых моделей по семантической сегментации + пример использования моделей на практике
https://github.com/koldim2001/unet-pytorch-training

camvid-dataset cvat hair-segmentation pytorch-segmentation segmentation segmentation-training semantic-segmentation skin-segmentation streamlit-webapp unet unet-image-segmentation unet-pytorch

Last synced: 5 days ago
JSON representation

Репозиторий для обучения нейросетевых моделей по семантической сегментации + пример использования моделей на практике

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/koldim2001/unet-pytorch-training
• Owner: Koldim2001
• Created: 2024-04-24T20:35:36.000Z (7 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-04-25T15:51:59.000Z (7 months ago)
• Last Synced: 2024-04-25T21:38:25.556Z (7 months ago)
• Topics: camvid-dataset, cvat, hair-segmentation, pytorch-segmentation, segmentation, segmentation-training, semantic-segmentation, skin-segmentation, streamlit-webapp, unet, unet-image-segmentation, unet-pytorch
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage: https://image-editor-unet-pytorch.streamlit.app/
• Size: 53.5 MB
• Stars: 2
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
# Репозиторий для обучения нейросетевых моделей по семантической сегментации + пример использования моделей на примере веб-приложения 

Ноутбук для обучения сети Unet - [__baseline-train.ipynb__](https://nbviewer.org/github/Koldim2001/Unet-pytorch-training/blob/main/baseline-train.ipynb) \

Код написан под формат данных CamVid из CVAT

Код веб-сервиса по изменению цвета волос и кожи, основанный на работе нейронной сети из примера - __web.py__. В примере рассматривается сеть, которая сегментирует кожу и волосы на фотографиях. 

Cсылка на сайт - [веб-приложение](https://image-editor-unet-pytorch.streamlit.app/)

![Пример работы сайта](models/web_example.gif)

camvid-dataset из видео (трехклассовая сегментация) доступен по этой ссылке - [DATASET](https://drive.google.com/file/d/1Vezw0oGxn8eUMMiH7StNgA1EtYfLev0l/view?usp=sharing)

## __УСТАНОВКА:__

Необходимо иметь установленный python 3 любой версии. \

Данные команды требуется запускать последовательно в терминале:

1. Склонируйте к себе этот репозиторий 

2. Перейдите с помощью команды cd в созданную папку 

3. Загрузите все необходимые библиотеки: 

PS: Лучше torch ставить сразу с поддержкой gpu __если она имеется__: 

```

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

```

либо если нет cuda:

```

pip install torch torchvision

```

далее запустить надо:

```

pip install -r requirements.txt

```

---

После этого можно работать с ноубуком обучения.\

Но если есть желание запустить локально веб-сайт, то необходимо в терминате запустить эту команду:

```

streamlit run web.py

```

---

## Webinar/Tutorial

Имеется подробный туториал по работе с данным репозиторием, в котором рассказаны основные теоретические и практические моменты по обучению моделей семантической сегментации + использования моделей на практике\

YouTube видео доступно по [__ССЫЛКЕ__](https://www.youtube.com/watch?v=zpyzBR3MuT0)