Maskeleme Yöntemi

##Adım-1

Python 3.6.12 versionuna sahip olmanız yada anaconda environment yöntemiyle kullanmanız gerekmektedir https://www.anaconda.com

##Adım-2

Github'dan Mask-r-Cnn dosyalarını indirmeniz gerekmektedir. https://github.com/matterport/Mask_RCNN

##Adım-3 requirements.txt dosyasının içindekiler ; numpy, scipy, cython, h5py, Pillow, scikit-image, tensorflow==1.14.0, or (tensorflow==1.15.0 ) keras==2.0.8, or (keras==2.2.5) jupyter

GPU için : tensorflow-gpu:1.15.0, keras:2.2.5, CPU için: tensorflow:1.14.0, keras:2.0.8, h5py:2.10.0

gibi olmalıdır

##Adım-4 Komut istemi içerisinde setup.py dosyası çalıştırılmalı

##Adım-5 Data setler https://www.makesense.ai/ sitesi gibi sitelerle editlendikten sonra VGG dosyası olarak indirilmelidir.Bu talimatlara göre VGG olarak kullanılırken, coco olarak işlem yapıyorsanız coco'yu kullanmanız gerekmektedir ##Adım-6 Data setin içerisinde train ve val VGG dosyalarını ve resimleri iki farklı dosyaya atılmalıdır .!önemli: 2 dosyadaki resimler farklı olmalıdır. ##Adım-7 Repository'nin içersindeki kaynak2.py çalıştırılmalıdır. Not: KaynakConfig fonksiyonun içerisinde parameterelere dikkat edilmelidir.

##Adım-6 İşlem bittikten sonra test_kaynak_model2 dosyası jupyter notebook içersinde çalıştırılarak test dosyasının içerisindeki resimler eğitilen yapay zekayla maskelendirilir.

Kaynaklar: https://www.youtube.com/watch?v=t1MrzuAUdoE&ab_channel=CodeWithAarohi https://www.youtube.com/watch?v=9ZNtavU1asE&ab_channel=BuseYarenTekin https://github.com/buseyaren/installation-guide-of-maskrcnn