С помощью алгоритмов детекции правильно локализовать штрихкод
Датасет, собранный на Толоке в формате tsv, где есть информация о позиции штрихкода
Для тренировки и валидации данные разбиты в таком формате:
| train | val |
|---|---|
| 337 | 144 |
В корне репозитория лежит Makefile, в котором есть необходимые для запуска команды:
make setup - создаёт виртуальное окружение, загружает зависимости и скачивает данные через dvc
make train - запускает обучение с файлом конфигурации из configs/base_config.yaml, его можно изменить или определить другой в Makefile
make export - экспортирует модель в ONNX для дальнейшего инференса. Чтобы указать путь до модели надо переопределить переменную в Makefile или при запуске указать EXPORT_MODEL_PATH=путь_до_весов
При запуске самой маленькой YOLOv8 со стандартными настройками удалось выбить 0.994 mAP@50 CLEARML, эта модель выгружена в ONNX для дальнейшего инференса и особых экспериментов кроме изменения размеров изображения не производилось
Графики показывают очень хорошие результаты модели
На изображениях можно заметить FP срабатывания, но они имеют невысокую уверенность, поэтому их можно будет убрать по порогу