File size: 2,079 Bytes
c1cdc03 ff8f4ac c1cdc03 8d7ea54 c1cdc03 8d7ea54 ff8f4ac 2ce968d c1cdc03 8d7ea54 c1cdc03 8d7ea54 c1cdc03 8d7ea54 2ce968d | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 | ---
title: Boundary Detection System
emoji: 🚀
colorFrom: red
colorTo: red
sdk: streamlit
pinned: false
short_description: CNN-based Boundary Detection System for BSDS500
license: apache-2.0
sdk_version: 1.56.0
---
# 🎯 CNN Boundary Detection System (Edge Detection)
## CNN Tabanlı Kenar ve Sınır Tespit Sistemi
### 📝 Project Overview / Proje Özeti
**EN:** This project is a Deep Learning application that detects object boundaries in images. It uses a custom Convolutional Neural Network (CNN) architecture trained on the **BSDS500 (Berkeley Segmentation Dataset)**.
**TR:** Bu proje, görüntülerdeki nesne sınırlarını tespit eden bir Derin Öğrenme uygulamasıdır. **BSDS500 (Berkeley Bölütleme Veri Seti)** üzerinde eğitilmiş özel bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN) mimarisi kullanır.
---
### 🚀 Key Features / Temel Özellikler
* **Custom CNN Architecture:** Built from scratch using TensorFlow/Keras. (Sıfırdan inşa edilmiş CNN mimarisi.)
* **Dual-Language UI:** Streamlit interface in both English and Turkish. (Türkçe ve İngilizce arayüz.)
* **Centered & Side-by-Side:** Professional layout for comparison. (Karşılaştırma için yan yana ve ortalanmış profesyonel düzen.)
* **Smart Overlay:** Visualizes detected edges in green. (Tespit edilen kenarları yeşil renk ile görselleştirir.)
---
### 🛠️ Technical Details / Teknik Detaylar
* **Input Size:** 168x168 pixels.
* **Dataset:** BSDS500.
* **Backend:** Python, TensorFlow, OpenCV.
* **Frontend:** Streamlit.
---
### 📂 How to Use / Nasıl Kullanılır?
1. **EN:** Upload an image using the "Browse files" button.
2. **TR:** "Browse files" butonunu kullanarak bir resim yükleyin.
3. **Result:** The model will show the original image and the boundary prediction side-by-side. (Model, orijinal resmi ve sınır tahminini yan yana gösterecektir.)
---
### 🎓 Academic Context / Akademik Bağlam
**EN:** Developed for Computer Vision / Deep Learning coursework.
**TR:** Bilgisayarlı Görü / Derin Öğrenme ders ödevi kapsamında geliştirilmiştir.
--- |