A newer version of the Streamlit SDK is available: 1.62.0
metadata
title: Fruit & Veg Classifier / Meyve ve Sebze Sınıflandırıcı
emoji: 🍎
colorFrom: green
colorTo: yellow
sdk: streamlit
app_file: app.py
pinned: false
short_description: CNN model to identify 36 fruit and vegetable species.
license: apache-2.0
sdk_version: 1.56.0
🍎 Fruit & Veg Classifier / Meyve ve Sebze Sınıflandırıcı
📝 Project Overview / Proje Özeti
EN: This project is a Deep Learning application that classifies 36 different fruits and vegetables. It features a custom-built 5-layer Convolutional Neural Network (CNN). The project demonstrates the full pipeline from data preprocessing (EDA) to model deployment.
TR: Bu proje, 36 farklı meyve ve sebzeyi sınıflandıran bir Derin Öğrenme uygulamasıdır. 5 katmanlı özel bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN) mimarisine sahiptir. Proje, veri ön işlemeden (EDA) modelin canlıya alınmasına kadar tüm süreçleri kapsar.
🚀 How to Use / Nasıl Kullanılır?
EN:
- Upload: Drop a fruit or vegetable photo (JPG/PNG).
- Predict: Click the "Predict / Tahmin Et" button.
- Result: See the English and Turkish names of the species with the confidence level.
TR:
- Yükle: Bir meyve veya sebze fotoğrafı yükleyin (JPG/PNG).
- Tahmin: "Predict / Tahmin Et" butonuna tıklayın.
- Sonuç: Türün İngilizce ve Türkçe isimlerini güven oranıyla birlikte görün.
📊 Model Architecture / Model Mimarisi
EN: * CNN Layers: 5 Convolutional layers for feature extraction.
- Regularization: Batch Normalization and Dropout (0.5) to prevent overfitting.
- Input Size: 128x128 pixels.
- Optimizer: Adam.
TR:
- CNN Katmanları: Öznitelik çıkarımı için 5 Evrişim katmanı.
- Düzenlileştirme: Aşırı öğrenmeyi önlemek için Batch Normalization ve Dropout (0.5).
- Giriş Boyutu: 128x128 piksel.
- Optimizasyon: Adam.
📂 Files / Dosyalar
app.py: Streamlit interface code / Arayüz kodu.cnn_model.h5: Trained CNN model weights / Eğitilmiş model ağırlıkları.requirements.txt: Necessary libraries / Gerekli kütüphaneler.