Modeling

Решение задачи сегментации изображений с QR кодами.

Датасет

Включает 540 изображений. Скачать датасет и данные можно здесь.

Как использовать

1. Создание и активация окружения

   conda create -n qr python=3.11
   conda install -n qr -c anaconda ipykernel
   conda activate qr
   python -m ipykernel install --user --name=qr
   

2. Установка пакетов

   В активированном окружении:

   pip install -r requirements.txt
   

   pip install -r requirements.dev.txt
   

3. Настройка ClearML

   • Регистрируемся в ClearML, если ещё нет аккаунта.
   • в своем профиле ClearML нажимаем "Create new credentials"
   • в консоли пишем clearml-init и следуем инструкциям

4. Настраиваем config.yaml под себя. Обратите внимание на data_config.data_path, нужно указать путь до папки data из скачанного архива с данными.

Обучение

Запуск тренировки:

PYTHONPATH=. python source/train.py config.yaml

Лучший эксперимент

Ссылка на конфигурацию и метрики лучшего эксперимента здесь.

Чтобы достать лучшую модель, используем dvc:

    git checkout v1.0 experiments/exp1/epoch_epoch=07-val_dice=0.907-v2.ckpt.dvc
    dvc checkout experiments/exp1/epoch_epoch=07-val_dice=0.907-v2.ckpt.dvc
    dvc pull

Инференс

Посмотреть результаты работы обученной сети можно посмотреть в тетрадке.