ignatinyutsin / road-damage-detection

Результат выполнения задания World Skills. Выделяет повреждения

Детекция повреждений дорожного покрытия

Аннотация

Результат выполнения задания World Skills. Выделяет повреждения дорожного покрытия с помощью генерируемой битовой маски

Особенности

• Использует модель Unet
• Dataset

Как использовать

В репозитории лежат два файла формата Jupyter Notebook. Один из них анализирует содержимое датасета, другой собирает данные и использует их для обучения. Вы можете запустить это на платформе Jupyter Notebook или Google Colab, изменив конфиг в заголовке файла. Внутри файлов находится документация

Предупреждение

Модель не обучена. Чтобы пользоваться ею, вам нужно будет ее обучить. Модель UNET требовательна к железу, поэтому рекомендуется обучение с помощью GPU

Ссылки

[1] S. Nienaber, M.J. Booysen, R.S. Kroon, “Detecting potholes using simple image processing techniques and real-world footage”, SATC, July 2015, Pretoria, South Africa. [2] S. Nienaber, R.S. Kroon, M.J. Booysen , “A Comparison of Low-Cost Monocular Vision Techniques for Pothole Distance Estimation”, IEEE CIVTS, December 2015, Cape Town, South Africa.