Доработать и улучшить модуль класификации и определения дорожных знаков

Цена договорная
21 мая 2020, 12:29 • 1 отклик • 48 просмотров

Необходимо доработать существующий прототип распознавания и определения загрязнения дорожных знаков.
Работаем с TensorFlow Lite и Google Coral Dev board
https://coral.ai/docs/dev-board/mdt/
Используем любые готовые опенсорс решения вот пример:
https://github.com/Project-Road-Sign-Detection/Tensorflow-Street-Sign-Recognition/blob/master/README.md
Dataset по дорожным знакам здесь https://disk.yandex.ru/d/TX5k2hkEm9wqZ
код на Phyton с коментариями.

На данный момент наша модель умеет определять знаки, нужно дообучить чтобы знаки классифицировались далее будем тренировать на определение загрязнений.

Инструкции и конфигурации тренировки моделей, также сам девайс выдадим.

Нужен человек который разбирается в Phyton, работал с TensorFlow Lite, желательно c GoogleCoral или Jetson Nano, готовый работать на постоянной основе. В идеале Питер.

Ссылки на ваши работы в телеграмм.

telegram @HeresCo