Proje Ozeti
Bu proje, kullanicidan alinan fotografi FastAPI backend'ine gonderir ve best.pt modeli ile:
- Hardhat
- NO-Hardhat
siniflarini tespit ederek kutucuklu sonuc gorselini tekrar arayuze dondurur.
💻Ozellikler
- Surukle-birak veya tiklayarak goruntu yukleme
- Tek tikla analiz (/predict endpoint)
- Sonuc gorselini anlik gosterme
- Basit ve modern arayuz (HTML/CSS/JS)
📱Veri Seti ve Egitim
- Veri seti kaynagi: https://universe.roboflow.com/roboflow-universe-projects/hard-hats-fhbh5
- Kullanilan surum: dataset/6 (resized640_noAugmentation-RF-DETR)
- Toplam goruntu: 19,745
- Train: 13,782 (%70)
- Valid: 3,962 (%20)
- Test: 2,001 (%10)
- Model egitimi: Google Colab ortaminda gerceklestirildi.
🥇Not: Proje sayfasinda bazen yuvarlanmis olarak 20k images gorunebilir; detayli surum sayisi 19,745 olarak gecmektedir.
Proje Yapisi
.
|- main.py # FastAPI uygulamasi ve YOLO tahmin endpoint'i
|- index.html # Arayuz
|- static/
| |- style.css # Arayuz stilleri
| |- script.js # Frontend is akisi
|- best.pt # Egitilmis YOLO modeli
|- 1.png
|- 2.png
|- 3.png
Kurulum
Ortami olusturun ve aktif edin: python -m venv .venv .\.venv\Scripts\Activate.ps1 Gerekli paketleri yukleyin: pip install fastapi uvicorn ultralytics opencv-python numpy python-multipart Uygulamayi baslatin: uvicorn main:app --reload Tarayicida acin: http://127.0.0.1:8000
Kullanim
- Bir fotograf secin (veya surukleyip birakin).
- Baretleri Tespit Et butonuna basin.
- Islenmis sonucu ayni sayfada goruntuleyin.
API
- GET / -> index.html arayuzunu dondurur.
- POST /predict -> Yuklenen goruntuyu isleyip sonuc gorselini image/jpeg olarak dondurur.
Notlar
- best.pt dosyasinin proje kok dizininde olmasi gerekir.
- Backend calismazsa frontend istekleri hata verir.