A newer version of the Streamlit SDK is available:
1.39.0
title: Landmark Recognition
emoji: 🗺️
colorFrom: purple
colorTo: green
sdk: streamlit
sdk_version: 1.29.0
app_file: src/main.py
pinned: false
Распознавание достопримечательностей
Веб-приложение
Данный веб-приложение на Streamlit предназначено для распознавания и вывода информации о достопримечательностях для улучшения опыта путешествий пользователей. По загруженным фотографиям приложение с помощью API Википедии определит названия достопримечательностей, выведет короткие описания и отобразит их на карте с помощью Mapbox.
Функция суммаризации работает очень медленно из-за недостаточных ресурсов, предоставляемых HuggingFace при использовании бесплатного тарифа.
Модель распознавания
Для распознавания фотографий была дообучена модель GoogLeNet, натренированная на IMAGENET1K_V1.
Данная модель обучена на шести достопримечательностях:
- Мемориальная квартира Пушкина на Арбате
- Новый Арбат
- Памятник Александру Пушкину и Наталье Гончаровой
- Памятники Булату Окуджаве в Москве
- Художественный кинотеатр в Москве
- Центральный Дом актёра имени А. А. Яблочкиной
Парсер фото
Для получения тестового набора данных, на котором проводилось обучение модели распознавания был разработан скрипт, создающий датасет из фотографий достопримечательностей в поисковике Bing с помощью crawler.
Установка и запуск
git clone https://github.com/svlipatov/proj
cd proj
pip install -r requirements.txt
streamlit run main.py
Команда
Молохов Д.А. - ML-инженер по суммаризации текста.
Таратута Е.Е. - ML-инженер по подготовке и обработке датасета.
Липатов С.В. - ML-инженер по обучению модели распознавания изображений.
Мальцев А.Ю. - API-разработчик.
Надеждин М.А. - Разработчик интерфейса.