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Primary LanguageJupyter Notebook

Traffic_signals

Contexte du projet

Dans le monde de l'IA des grandes entreprises comme Tesla, Uber, Google, Mercedes-Benz, etc. travaillent sur des véhicules autonomes et des voitures autonomes. Pour atteindre la précision de cette technologie, les véhicules doivent être capables d'interpréter les panneaux de signalisation et de prendre des décisions en conséquence. Votre objectif est de construire un modèle qui permet de réaliser cette tâche.

Une interface graphique est demandée:

Qui permet de détecter dans une image les panneaux de signalisation et les reconnaitre (Afficher le label en Français). Qui permet de détecter tous les panneaux dans une vidéo les reconnaitre et les afficher avec leurs labels. ​

Modalités pédagogiques

Le projet se fait en groupe (2 ou 3 personnes).

Critères de performance

Le code doit bien être structuré, avec des explications sur le choix de l'architecture utilisée dans le modèle et une évaluation de la performance du modèle.

Modalités d'évaluation

Un rapport sur le projet réalisé qui explique les différentes étapes du code

Description des données

Présentation de l'architecture utilisée

Conclusion (avantages et inconvénients, concurrents, recommandations…)

Revue de code avec le formateur.

Livrables

Un lien Github vers le code python de l'interface graphique