rondi201 / maskprogect Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

0.0 1.0 0.0 5.75 MB

License: MIT License

Jupyter Notebook 97.89% Python 0.20% JavaScript 1.61% CSS 0.17% HTML 0.13%

maskprogect's Introduction

MaskProgect

Getting Started

These instructions will get you a copy of the project up and running on your local machine.

Prerequisites

python==3.7 or 3.8

Installation

1. Clone the Repo

Clone repo using git:

git clone --recurse-submodules https://github.com/rondi201/MaskProgect.git

or simply download using the url below:

https://github.com/rondi201/MaskProgect.git

and go to the project directory.

2. Setup pipenv & Install Requirements

pip install pipenv
pipenv install -r requirements.txt
pipenv shell

3. Open server directory

Go to server directory:

MaskProgect/src

4. Migrate Database

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

5. Make admin

To use admin panel you need to create superuser using this command:

python manage.py createsuperuser

Usage

Start server in src directory using this command:

python manage.py runserver

In your web browser enter the address : http://localhost:8000 or http://127.0.0.1:8000/

maskprogect's People

Contributors

Watchers

maskprogect's Issues

🐍 Реализовать поддержку REST

Необходимо переписать сервер так, чтобы он соответствовал идеи REST.

Для этого необходимо:

изменить систему путей так, чтобы каждому приложению соответствовал свой root (прим. для приложения с поиском отсутствующих масок - "/images/");
для приложения по поиску людей без масок добавить поддержку запросов GET, POST, DELETE;
сделать страницу "Главная" доступной по пути "/".

🐍 Добавить возможность загрузки изображений

Добавить возможность загрузки изображений через сайт в отдельную папку на сервере.

Изображения должны загружаться как через перетаскивание, так через файловый менеджер. После загрузки путь до загруженных изображений должен добавляться в базу данных.

🐍 Добавить удаление всех найденных объектов

Добавить возможность удалить из базы данных все найденные боксы людей без масок.

Данный функционал должен обеспечиваться реализацией кнопки в разделе "Результат". При попытке удаления должно появляться диалоговое окно для подтверждения действия. Во время удаления необходимо очистить таблицу BoxWithoutMask и Images, а также все загруженные изображения.

🐍 Произвести обучение yolo на тестовых данных

Произвести обучение yolo на тестовых данных и сохранить веса лучшей модели. Также во время обучения настроить TensorBoard.

🐍 Реализовать Tensorboard при обучении модели

Необходимо реализовать сохранение статистики модели во время обучения с помощью инструментов Tensorboard.

Требуется сохранять следующие значения в виде графиков:

значения loss функции для train и valid выборок;
precision;
recall;
[email protected];
[email protected].

таблицу Images, которая содержит поля: id (pk), image (путь до изображения);
таблицу BoxWithoutMask, которая содержит поля: id (pk), x, y (координаты верхнего левого угла бокса в пикселях), width, height (ширина и высота бокса в пикселях), source_image (fk на связанное изображение из таблицы Images)

Данные таблицы должны быть доступны через интерфейс администратора в django.

Реализовать обучение модели штатными средствами yolov5

Для реализации обучения модели штатными средствами необходимо:

Реализовать код, который преобразует датасет с kaggle [1] в новый dataset, который будет использоваться для обучения yolo;
Создать файл-описание датасета с расширением .yalm;
Обучить yolo на данном датасете
Протестировать обученную yolo модель на тестовых картинках

Для выполнения данной задачи необходимо ознакомится и инструкцией из репозитория yolo: https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

[1] https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/face-mask-detection

🐍 Добавить обработку загруженных изображений с помощью нейросети

Необходимо добавить обработку загруженных на сервер изображений с помощью нейросети Yolo.

Для этого необходимо следующее:

реализовать создание объекта модели и загрузку весов;
переписать метод-заглушку по нахождению объектов с помощью сети Yolo;
добавлять в базу данных найденные боксы людей без масок.