https://github.com/samoed/cv_in_practice
https://github.com/samoed/cv_in_practice
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/samoed/cv_in_practice
- Owner: Samoed
- Created: 2023-11-14T18:04:17.000Z (over 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-01-22T08:35:47.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2025-01-19T22:48:54.246Z (over 1 year ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 7.57 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# CV_in_practice
## Требуемые зависимости
Ключевым требованием к работе приложения является наличие интерпретатора **Python** версии *3.10* или выше.
## Установка
Для запуска приложений надо установить зависимости с помощью pdm
```shell
pdm install --prod
```
или `requrenments.txt`
```shell
pip install -r requirements.txt
```
## Запуск
Для запуска надо выполнить команду
```shell
python src/app.py
```
Приложение будет выглядеть так:
## Масштабируемость
Приложение разработано с учетом масштабируемости и легкости использования на локальных машинах пользователей.
## Разработка
Для разработки надо установить все библиотеки и скрипты для форматирования кода
```shell
pdm install
pre-commit install --install-hooks
```
## Эксперименты
Целевой метрика: **Recall**, нам важнее распознать как можно больше знаков, так как водитель может не заметить конкретный знак, но зато точно обработает ложное срабатывание.
Обучение и валидация проводились в Colab:
- GPU: 1x Tesla T4
- CPU: 1x Xeon Processor @2.3Ghz
- RAM: ~12.6 GB
| | precision | recall | mAP50 | mAP50-95 | fitness | inference speed / sec |
| -------- | -------- | -------|-------| ------- | ------- | ------- |
| YOLOv8s | 0.672 | 0.496 | 0.566 | 0.413 | 0.428 | 2.56 |
| YOLOv8n | 0.583 | 0.498 | 0.531 | 0.390 | 0.405 | 1.80 |
Был проведен [перебор параметров (cos_lr, label_smoothing, lr0, optimizer. warmup_momentum) для обучения](./runs.csv) с использованием optuna до 10 эпох.
| Параметр | лучший результат |
| --------------- | ---------------- |
| label_smoothing | 0.427559 |
| lr0 | 0.006689 |
| optimizer | AdamW |
| warmup_momentum | 0.815399 |
| epochs | 8 |
| mAP50-95B | 0.246398 |
| mAP50B | 0.355854 |
| precisionB | 0.617098 |
| recallB | 0.341001 |