У мобильных разработчиков стоит задача, разработать мобильное приложение, которое через камеру смартфона определяет марку автомобиля. Они используют предоставленные банковские API классификации марок автомобилей с ограничением на 14 определенных марок:
- Mazda 6 sedan
- Mazda 3 sedan
- Cadillac ESCALADE
- Jaguar F-PACE
- BMW 5 sedan
- KIA Sportage
- Chevrolet Tahoe
- KIA K5 sedan
- Hyundai Genesis sedan
- Toyota Camry
- Mercedes A sedan
- Land Rover RANGE ROVER VELAR
- BMW 3 sedan
- KIA Optima sedan
На основе предоставленного дата-сета из 5 разных марок автомобилей, обучить модель классификации автомобилей и предоставить результат back-end разработчику, которые реализует сервис распознавания и к нему API по спецификации, для дальнейшего использования API мобильного разработчика.
Дата-сет содержит следующие марки автомобилей, по ~1000 фотографий .jpeg в каждой:
Ссылка на модель .h5:
Новая актуальная версия: https://yadi.sk/d/FFkWaihY-5RTrQ
Прошлая версия: https://yadi.sk/d/qPnhh3oPkIL67A
Необходимо поместить в корне проекта в папку models.
Для реализации определения машин мы использовали предобученную модель VGG16 на датасете ImageNet. Моделирование при помощи фреймворка Keras с бэкэндом TensorFlow. Переобучение модели достигалось за счет техники «тонкой настройки»: сохранение весов сети и перенастройка последних полносвязных слоев для классификации наших видов машин. Датасет состоит из 5 классов, мы разделили этот набор на тренировочную и валидационную выборки (75%/25%). Также попробовали обучить модель без валидационной выборки.
Accuracy ~ 85%.
Используются мощности Яндекс Облака со следующими характеристиками:
- Платфоррма: Intel Cascade Lake
- Гарантированная доля vCPU: 100%
- VCPU: 2
- RAM: 4Гб
- Объем HDD: 20Гб
- ОС: Ubuntu 20 LTS
Доступ к API:
http://130.193.51.57:5000/api/car-recognize/
В теле запроса должен быть передан {"content" : "IMG BASE64"}.
Наша команда:
- Иван Федоров (Product Owner )
- Виктор Волков (IOS Developer)
- Сергей Кудрявцев (Machine Learning)
- Наталья Федорова (Design)