Analyse de données
Détection des panneaux routiers marocains
Un modèle de vision par ordinateur qui détecte et reconnaît les panneaux routiers marocains, entraîné sur un jeu de données collecté et annoté par l'équipe.
- Type
- Projet de Master, ENSAK
- Rôle
- Data scientist
- Période
- janv. 2024 à janv. 2024
- Statut
- Terminé
285
images collectées et annotées
YOLOv8
détecteur comparé à une base CNN
21
jours entre le début et les résultats
L'idée
Les modèles publics sont entraînés sur des panneaux européens et américains. Les routes marocaines ont leurs propres panneaux et conditions, et aucun jeu de données n'existait.
Ce que j'ai construit
Un jeu de 285 images collectées et annotées dans Annotation Lab, une base CNN sous TensorFlow et un détecteur YOLOv8, comparés sur les mêmes données.
Le résultat
Un détecteur entraîné et un jeu de données publié sur Kaggle que d'autres peuvent réutiliser.
Fonctionnalités clés
- Jeu de données marocain collecté, publié sur Kaggle
- Base CNN et détecteur YOLOv8
- Notebook d'entraînement et d'évaluation
Captures d'écran
Exploration du premier jeu de données1 / 5
Technologies et outils
- YOLO
- Python
- TensorFlow
- Data
- Kaggel
- YOLO V8
- Annotation Lab
Data Sources
collected Moroccan traffic sign detection
285
Traffic Sign Preprocessed
4180
Code Samples
Traffic sign detection sript
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