В каждом проекте есть README.md, где описаны summary, план и ход работы, результат.
Содержание:
| № | Статус проекта | Название | Описание | Использованные технологии |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ✔️ | Многоклассовая классификация по преобразованному в вектор изображению | Обучение Рандомного Леса векторизованными изображениями | Pillow, SKlearn, pickle |
| 2 | ✔️ | Паноптический сегментатор | Паноптическая сегментация изображения | OpenCV, SAM(Segment Anything) |
| 3 | ✔️ | Классификатор парковочного места по фото | Бинарный классификатор статуса парковочного места - свободно/занята | OpenCV, SKlearn, numpy, pickle |
| 4 | ✔️ | Мультиклассовый классификатор погоды | Классификатор 1 из 4 классов погоды, обученный на кастомных данных | OpenCV, YOLOv8 |
| 5 | ✔️ | Трекер уток | Отслеживает множество уток по видео | OpenCV, YOLOv8 |
| 6 | ✔️ | Семантический сегментатор уток | Обучен на кастомных данных, определяет и отрисовует маску утки по фото | OpenCV, YOLOv8 |
| 7 | ✔️ | Определитель позы | Определяет позу и отрисовует "скелет" по вебке | OpenCV, YOLOv8 |
| 8 | ✔️ | Определение символов на знаках | Распознование символов на фото | OpenCV, EasyOCR |