kommunarus / rgd Goto Github PK

Главная цель - обучение сети.
Для этого используем файлы:

dataset.py - препроцессинг облаков
unit.py- даталоадер и сеть
script1.py - обучение
eval_dataset.py и run_one_img.py - тест

сеть выдает

1. степень открытия двери
2. класс объекта в портале
3. есть ли падение в щель

Но наша сетка не умеет искать несколько объектов, поэтому уходим из сетей и идем в openсv

1. readfiles.py - преобразование облаков в 2д
2. test doors_hak.ipynb - последовательное выделение контуров пола и щели около поезда и всех обектов выше их.
3. task1and2.py - тоже самое, только в виде питоновского скрипта

Запуск run_one_img.py выдает json.

/home/neptun/anaconda3/envs/Хакатон/bin/python /home/neptun/Документы/Хакатон/network/train/run_one_img.py Predicted 1: 2 Predicted 2: 1 Predicted 3: 1 [(0.44782608695652176, 0.67, 1.0), (0.425, 0.5871428571428572, 1.0), (0.3782608695652174, 0.4092857142857143, 1.0)] [(0.15217391304347827, 0.014285714285714285, 1), (0.19782608695652174, 0.037142857142857144, 1), (0.6304347826086957, 0.19428571428571428, 1)]

Process finished with exit code 0

{"figures": [{"object": "human", "geometry": {"position": {"x": 0.44782608695652176, "y": 0.67, "z": 1.0}, "rotation": {"x": 0, "y": 0, "z": 0}, "dimensions": {"x": 0.15217391304347827, "y": 0.014285714285714285, "z": 1}}, "door": "CLOSED"}]}

P.S. архив без датасетов (оставил по одной картинке) находится здесь

Тестовое задание было сделано с помощью скрипта testtest.py. Положить в папку network/train