|
Download README.md from ESMATUGBA/Fruit-Veg-Classifier: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 2.19 kB
-
https://huggingface.co/spaces/ESMATUGBA/Fruit-Veg-Classifier/resolve/main/README.md
- Command line
-
hf download hf://spaces/ESMATUGBA/Fruit-Veg-Classifier/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/spaces/ESMATUGBA/Fruit-Veg-Classifier/resolve/main/README.md
2.19 kB
| 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:** | |
| 1. **Upload:** Drop a fruit or vegetable photo (JPG/PNG). | |
| 2. **Predict:** Click the **"Predict / Tahmin Et"** button. | |
| 3. **Result:** See the English and Turkish names of the species with the confidence level. | |
| **TR:** | |
| 1. **Yükle:** Bir meyve veya sebze fotoğrafı yükleyin (JPG/PNG). | |
| 2. **Tahmin:** **"Predict / Tahmin Et"** butonuna tıklayın. | |
| 3. **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. | |
| --- |