Instructions to use Annga121/vehicle-classification-cnn with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use Annga121/vehicle-classification-cnn with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://Annga121/vehicle-classification-cnn") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
🚗 Vehicle Classification using Multiple CNN Models
Repo này cung cấp nhiều mô hình CNN đã huấn luyện để phân loại ảnh phương tiện giao thông, phục vụ nghiên cứu, học tập và so sánh kiến trúc Deep Learning.
📌 Bài toán
Phân loại ảnh phương tiện giao thông thành 5 lớp:
- xe_dap
- xe_bus
- xe_may
- o_to
- xe_tai
🧠 Các mô hình đã huấn luyện
| Kiến trúc | File mô hình |
|---|---|
| MobileNetV2 | best_MobileNetV2.h5 |
| ResNet50 | best_ResNet50.h5 |
| VGG16 | best_VGG16.h5 |
| EfficientNetB0 | best_EfficientNetB0.h5 |
| InceptionV3 | best_InceptionV3.h5 |
⚙️ Công nghệ sử dụng
- Python 3
- TensorFlow / Keras
- NumPy
- Hugging Face Hub
📂 Cấu trúc repo
vehicle-classification-cnn/ ├── best_MobileNetV2.h5 ├── best_ResNet50.h5 ├── best_VGG16.h5 ├── best_EfficientNetB0.h5 ├── best_InceptionV3.h5 ├── labels.json └── README.md
🏷️ Nhãn phân loại
labels.json chứa mapping: { "Xe đạp" : 0 , "Xe buýt" : 1 , "Ô tô" : 2 , "Xe máy" : 3 , "Xe tải" : 4 }
🚀 Cách load model (ví dụ)
from huggingface_hub import hf_hub_download from tensorflow.keras.models import load_model
model_path = hf_hub_download( repo_id="Annga121/vehicle-classification-cnn", filename="best_EfficientNetB0.h5" )
model = load_model(model_path)
👤 Tác giả
Hugging Face: Annga121
- Downloads last month
- -