SpaceNet Bina Tespiti - YOLOv8 ONNX (Python)

Bu proje, SpaceNet veri setini kullanarak bina tespiti için YOLOv8 modelini eğitir ve ONNX formatına dönüştürür.

Gereksinimler

docutils>=0.20,<0.22
ultralytics
geopandas
shapely
onnxruntime
rasterio
scikit-learn
opencv-python
awscli
tqdm

Kurulum

1. Gerekli paketleri yükleyin:

pip install -r requirements.txt

2. AWS CLI kurulumunu kontrol edin:

aws --version

Kullanım

1. Python betiğini çalıştırın:

python spacenet_buildingdetection_yolov8_onnx.py

İşlem Adımları

1. Veri Seti İndirme

   • SpaceNet veri seti AWS'den indirilir
   • İndirilen arşiv otomatik olarak açılır
   • Eğer veri seti zaten mevcutsa, bu adım atlanır

2. Görüntü İşleme

   • TIFF görüntüler JPG formatına dönüştürülür
   • Görüntüler normalize edilir ve iyileştirilir
   • İşlem durumu progress bar ile gösterilir

3. Etiket Dönüştürme

   • GeoJSON formatındaki etiketler YOLO formatına dönüştürülür
   • Dönüştürme işlemi progress bar ile takip edilir

4. Veri Seti Hazırlama

   • Görüntüler eğitim ve doğrulama setlerine ayrılır (%80 eğitim, %20 doğrulama)
   • Dosyalar ilgili dizinlere kopyalanır

5. Model Eğitimi

   • YOLOv8n modeli eğitilir
   • Eğitim parametreleri:
     • Epochs: 50
     • Batch size: 16
     • Görüntü boyutu: 640x640
     • Optimizer: AdamW
     • Learning rate: 0.001

6. ONNX Dönüşümü

   • Eğitilen model ONNX formatına dönüştürülür
   • ONNX model test edilir

Çıktılar

• spacenet.yaml: YOLOv8 yapılandırma dosyası
• yolov8n.onnx: ONNX formatında model
• runs/detect/spacenet_buildings/: Eğitim sonuçları ve grafikler

Notlar

• Veri seti büyük olduğu için indirme işlemi uzun sürebilir
• GPU kullanımı önerilir
• İşlemler sırasında ilerleme durumu ve istatistikler gösterilir
• Hata durumunda detaylı bilgi verilir