trl_classifier

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/PKurnikov/trl_classifier.git
   cd trl_classifier

2. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

Использование

1. Запуск обучения: Основной скрипт для запуска обучения:

   python main.py

Настройки

Все настройки обучения и конфигурация модели задаются в config.py. Вы можете изменить следующие параметры:

• data_dir: Путь к папке с изображениями.
• batch_size, learning_rate, num_epochs и другие гиперпараметры.
• Архитектура модели и параметры аугментаций.

Данные

Датасет должен быть организован в виде папок, где каждая папка соответствует отдельному классу, например:

data/traffic_lights/ ├── car_forward/ ├── car_forward_left/ ├── car_forward_right/ ├── car_stop/ ├── flipped/ ├── ped_forward/ └── ped_stop/

Датасет доступен по адресу: https://drive.google.com/file/d/1BYCCLrcA4sQ0MtOV2OF8J2ZeJ_E3fURl/view?usp=drive_link

Необходимо распаковать и добавить в проект в настройках config.py: data_dir = "./data/traffic_lights"