T-Rex oyununun grafiklerinden ilham alınarak bir sinir ağı modeli geliştirildi. Bu proje, T-Rex karakterini farklı hareket durumlarıyla tanıyabilen bir model üzerine odaklanmıştır.
Inspired by the graphics of the T-Rex game, a neural network model was developed. This project focuses on a model that can recognize the T-Rex character in different motion states.
-
Veri İşleme / Data Processing
- Resim boyutlandırma ve gri tonlama / Image resizing and grayscale conversion
- Normalizasyon / Normalization
- Etiketlerin One-Hot Encoding ile nümarikleştirilmesi / One-hot encoding of labels
-
Model Yapısı / Model Architecture
- Evrişimsel Katmanlar (Conv2D) / Convolutional Layers (Conv2D)
- Havuzlama Katmanı (MaxPooling2D) / Pooling Layer (MaxPooling2D)
- Tam Bağlı (Dense) Katmanlar / Fully Connected (Dense) Layers
- Dropout ile ağırlıkların seyreltilmesi / Dropout for regularization
-
Model Eğitimi / Model Training
- Kategorik çapraz entropi kaybı fonksiyonu / Categorical cross-entropy loss function
- Adam optimizerı ile optimize etme / Optimization with Adam optimizer
- Eğitim Doğruluğu / Training Accuracy: %{{score_train}}
- Test Doğruluğu / Test Accuracy: %{{score_test}}
Model, T-Rex oyununun farklı hareketlerini başarıyla tanıyabilmektedir.
The model successfully recognizes different movements of the T-Rex character.
- Proje Dizinine Gidin / Navigate to the Project Directory:
cd Trex_with_CNN- Bağımlılıkları Yükleyin / Install Dependencies:
pip install -r requirements.txt