← Tüm ProjelerYapay Zekâ
AI Mantar Sınıflandırma Sistemi
YOLOv8 tabanlı derin öğrenme modeli ile mantar türlerini tanımlayan ve zehirlilik durumunu analiz eden yapay zeka uygulaması.
PythonFastAPIPyTorchYOLOv8ReactVite
❓
Problem
Yabani mantar toplama sırasında zehirli ve yenilebilir mantarların ayırt edilmesinin zorluğu, ciddi sağlık riskleri oluşturuyor.
🎯
Hedefler
- Görüntüden otomatik mantar türü tespiti
- Zehirli/Yenilebilir sınıflandırması
- Yüksek doğruluk oranı (%70+ güven eşiği)
- Kullanıcı dostu web arayüzü
💡
Çözüm
- YOLOv8 Classification Model: 12 farklı mantar türü için eğitilmiş derin öğrenme modeli.
- FastAPI Backend: Yüksek performanslı, async REST API ile model inference servisi.
- React + Vite Frontend: Modern, responsive kullanıcı arayüzü ile görsel yükleme ve sonuç görüntüleme.
- Güven Skoru Analizi: Düşük güven skorlarında "Tanımlanamadı" uyarısı ile güvenli kullanım.
✓
Sonuç
Mantar toplayıcılarının güvenliğini artıran, yapay zeka destekli mobil uyumlu tanımlama platformu.
Kullanılan Teknolojiler
Python
FastAPI
PyTorch
YOLOv8
React
Vite
🛠️ Kurulum Rehberi
Bu projeyi kendi bilgisayarınızda çalıştırmak için aşağıdaki adımları izleyin:
- 1GitHub repository'yi klonlayın: git clone https://github.com/aniltalhab/MushroomDetection
- 2Backend için: cd mantar_site/backend
- 3Virtual environment oluşturun: python -m venv venv
- 4Bağımlılıkları yükleyin: pip install -r requirements.txt
- 5Model dosyasını models/ klasörüne yerleştirin
- 6Backend'i başlatın: uvicorn main:app --reload
- 7Frontend için: cd mantar_site/frontend
- 8Bağımlılıkları yükleyin: npm install
- 9Frontend'i başlatın: npm run dev
- 10API Docs: http://localhost:8000/docs
Benzer bir proje mi düşünüyorsunuz?
Size özel çözüm önerisi için iletişime geçin.