🚦 Trafik İşaretleri Sınıflandırma Projesi (Traffic Sign Classification)

Bu proje, Convolutional Neural Networks (CNN) kullanarak trafik işaretlerini tanıyan bir yapay zeka uygulamasıdır. GTSRB veri seti kullanılarak eğitilmiş ve %98 doğruluk oranına ulaşılmıştır.

🚀 Özellikler

• Veri İşleme: OpenCV kullanılarak görüntü boyutlandırma ve normalizasyon.
• Model: TensorFlow/Keras ile oluşturulmuş özel CNN mimarisi.
• Başarı: Test verisetinde %98 accuracy.
• Kullanım: Eğitilmiş .h5 model dosyası ile anlık tahmin yapabilme.

🛠️ Kurulum

Gerekli kütüphaneleri yüklemek için:

pip install -r requirements.txt

💻 Kullanım Modeli Eğitmek için: (Opsiyonel, hazır model mevcut)

python egitim.py

Tahmin Yapmak için: test_et.py dosyasındaki resim yolunu güncelleyin ve çalıştırın:

python test_et.py

📂 Veri Seti (Dataset)

Bu proje GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark) veri setini kullanmaktadır. GitHub repo boyutunu düşük tutmak için veri seti buraya yüklenmemiştir.

Projeyi çalıştırmak için:

1. Veri setini Kaggle GTSRB Linki adresinden indirin.
2. İndirdiğiniz dosyayı zipten çıkarın.
3. Train klasörünü projenin olduğu ana dizine kopyalayın. (Klasör yapısı archive/Train şeklinde olmalıdır).

📊 Sonuçlar Model eğitim sürecinde Dropout katmanları kullanılarak overfitting engellenmiş ve yüksek başarım elde edilmiştir.