File size: 1,373 Bytes
16f7aeb f46ec70 16f7aeb f46ec70 8994cf4 16f7aeb f46ec70 16f7aeb f46ec70 16f7aeb f46ec70 | 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 | ---
title: Fish Species Identifier
emoji: 🐟
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: streamlit
app_file: app.py
pinned: false
license: mit
sdk_version: 1.56.0
---
# 🐟 Fish Species Classification / Balık Türü Sınıflandırma
This project uses Deep Learning to identify 9 different fish species with high accuracy.
Bu proje, 9 farklı balık türünü yüksek doğrulukla tanımlamak için Derin Öğrenme tekniklerini kullanır.
## 🚀 Project Details / Proje Detayları
- **Architecture / Mimari:** MobileNetV2 (Transfer Learning)
- **Input Size / Giriş Boyutu:** 170x170 pixels
- **Accuracy / Doğruluk:** ~99%
- **Frameworks / Kütüphaneler:** TensorFlow, Keras, Streamlit, OpenCV
## 📂 Supported Species / Desteklenen Türler
The model is trained on the following species / Model aşağıdaki türler üzerinde eğitilmiştir:
- **Black Sea Sprat** / Karadeniz Çaça
- **Gilt-Head Bream** / Çipura
- **Horse Mackerel** / İstavrit
- **Red Mullet** / Barbun
- **Red Sea Bream** / Mercan
- **Sea Bass** / Levrek
- **Shrimp** / Karides
- **Striped Red Mullet** / Tekir
- **Trout** / Alabalık
## 🛠️ Installation / Kurulum
To run this project locally / Yerel bilgisayarınızda çalıştırmak için:
1. Clone the repository / Depoyu klonlayın.
2. Install dependencies / Gerekli kütüphaneleri yükleyin:
```bash
pip install -r requirements.txt |