A newer version of the Streamlit SDK is available: 1.62.0
metadata
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?
- EN: Upload an image using the "Browse files" button.
- TR: "Browse files" butonunu kullanarak bir resim yükleyin.
- 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.