- Установите зависимости из
requirements.txt
- Запустите
main.py
- Скачайте демо по ссылке
- Запустите start.bat
analysis/
- jupyter notebooks с исследованиями мультиспектральных фотоchannels.ipynb
- исследование каналовdetection.ipynb
- исследование bbox на каналах
parser/
- модуль с парсерами в различные форматыcoco.py
- исходный датасет в coco форматto_csv.py
- выход программы из ТЗ в csv для отправкиyolo_detection.py
- исходный датасет в yolo формат
test/
frames.py
- подсчёт метрик на изначальном датасете
tracking/
- YOLO Tracking при помощи SORTtracking.py
- преобразование данного сэмлпа в количество объектов по кадрам и в целомtracking_yolo_v8x.py
- cv2 графики с bbox от yolo и изначальной аннотацией
conver.py
- скрипт для преобразованя данного датасета в yolo датасетcreate_coco.py
- создать coco датасет из исходногоmain.py
- запуск программы, ввод названия видео, запуск YOLOtrain.ipynb
- jupyter notebook для тренировки модели
В разделе Github Releases можно скачать файл yolo_v8l.pt
. Его необходимо положить в корневую директорию
В папку train_dataset_dataset
положить папку видео, затем укажите это название при запуске программы