semvec/pypi-packages huggingface dataset:
atelParser 1.0.2
scrape and parse content of ATels posted on The Astronomer's Telegram website, identify individual objects by name and coordinates
License: MIT
Keywords: astronomy, parse, atel

# atelParser

<!-- INFO BADGES -->  

[![](https://img.shields.io/pypi/pyversions/atelParser)](https://pypi.org/project/atelParser/)  
[![](https://img.shields.io/pypi/v/atelParser)](https://pypi.org/project/atelParser/)  
[![](https://img.shields.io/github/license/thespacedoctor/atelParser)](https://github.com/thespacedoctor/atelParser)  
[![](https://img.shields.io/pypi/dm/atelParser)](https://pypi.org/project/atelParser/)  

<!-- STATUS BADGES -->  

[![](http://157.245.42.153:8080/buildStatus/icon?job=atelParser%2Fmaster&subject=build%20master)](http://157.245.42.153:8080/blue/organizations/jenkins/atelParser/activity?branch=master)  
[![](http://157.245.42.153:8080/buildStatus/icon?job=atelParser%2Fdevelop&subject=build%20dev)](http://157.245.42.153:8080/blue/organizations/jenkins/atelParser/activity?branch=develop)  
[![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/thespacedoctor/atelParser@master/coverage.svg)](https://raw.githack.com/thespacedoctor/atelParser/master/htmlcov/index.html)  
[![](https://readthedocs.org/projects/atelparser/badge/?version=master)](https://atelparser.readthedocs.io/en/master/)  
[![](https://img.shields.io/github/issues/thespacedoctor/atelParser/type:%20bug?label=bug%20issues)](https://github.com/thespacedoctor/atelParser/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22type%3A+bug%22+)  

*scrape and parse content of ATels posted on The Astronomer's Telegram website, identify individual objects by name and coordinates*.

Documentation for atelParser is hosted by [Read the Docs](https://atelparser.readthedocs.io/en/master/) (last
[stable version](https://atelparser.readthedocs.io/en/development/) and [latest version](https://atelparser.readthedocs.io/en/master/)). The code lives on [github](https://github.com/thespacedoctor/atelParser). Please report any issues you find [here](https://github.com/thespacedoctor/atelParser/issues).

## Features

* Report the latest ATel count
* Download all ATel as raw HTML pages. After a first download, can be run on a regular basis to download only new/missing ATels.
* Parse ATels to extract coordinates and transient source names to indexed MySQL database tables which can then be used in your own projects.
auto-OD 0.2
Automatic Object Detection with Tensorflow
License: MIT
Keywords: Tensorflow,Object Detection

# Документация по детектированию объектов и действий

Требования 1
------------

* Nvidia GPU (GTX 650 or newer)

* CUDA Toolkit v11.2

* CuDNN 8.1.0

* CUDA Toolkit - Anaconda Python 3.7

* OS - Windows, Linux

Требования 2
------------

* Python - 3.7

* TensorFlow >= 2.5, <=2.8


Установка пакета
----------------
```shell script
    pip install auto-OD
```

Установка необходимых модулей
-----------------------------
Клонирование ветки репозитория с моделями Tensorflow
```shell script
    git clone https://github.com/tensorflow/models.git
```

Репозиторий
-----------
Ссылка на репозиторий с кодом и зависимостями - https://github.com/elina-chertova/auto_OD.git


Установка Object Detection
--------------------------

```shell script
    cd models/research/
    protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
    cp object_detection/packages/tf2/setup.py .
    python -m pip install .
```


Тестирование установки Object Detection
---------------------------------------
```shell script
    python models/research/object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py
```

Начало обучения
---------------
Внутри проекта необходимо создать папку, в которой будут храниться изображения и их аннотации.

```shell script
    mkdir your_folder
```

**Разметку можно сделать с помощью - https://github.com/tzutalin/labelImg**

Затем необходимо загрузить размеченные данные в your_folder.

1. Запустить функции из prepare_data.py для предобработки датасета

2. Перед запуском auto_object_detection.py можно выбрать свои параметры класса.

    * Модель можно выбрать из предложенных по следующей ссылке - https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md

Готовая модель
--------------

1. Файлы, сгенерированные кодом (pipeline.config, data.csv, label_map.pbtxt, train_data.record, test_data.record)

    * pipeline.config — содержит все параметры для обучения конкретной модели (/your_folder)
    
    * label_map.pbtxt — файл с описанием классов (/annotations)
    
    * data.csv — файл с данными об изображениях и их разметках (/your_folder)
    
    * train_data.record, test_data.record — файл с данными из data.csv в формате, необходимом tensorflow для обучения (/annotations)
    
2. Все чекпоинты модели находятся в папке /your_folder/output

3. Готовая модель находится в папке saved_model, your_folder/output/frozen/saved_model