MarlonCajamarca/Keras-LSTM-Trajectory-Prediction

🚀 Dự báo quỹ đạo vật thể bằng mạng LSTM đa đầu vào trong Keras

Dự án cung cấp pipeline hoàn chỉnh từ dữ liệu thô đến mô hình triển khai.

Keras-LSTM-Trajectory-Prediction là một dự án mã nguồn mở dựa trên Keras và TensorFlow-GPU, chuyên huấn luyện, kiểm tra và thực hiện dự báo quỹ đạo đối tượng sử dụng mạng nơ-ron hồi quy (RNN) dạng LSTM đa đầu vào đa đầu ra (multi-input multi-output). Dự án hướng đến việc dự báo chuyển động của các đối tượng trong không gian dựa trên dữ liệu từ các pipeline phát hiện và theo dõi (D+T).

✨ Điểm nổi bật

• Pipeline huấn luyện đầy đủ: Từ dữ liệu CSV thô → xử lý thành file HDF5 → huấn luyện mô hình LSTM.
• Hỗ trợ GPU: Sử dụng tensorflow-gpu để tận tối ưu hiệu năng tính toán.
• Công cụ tiền xử lý: dataset_creator và dataset_transformer giúp chuyển đổi dữ liệu thành định dạng .h5 phù hợp huấn luyện.
• Hỗ trợ cấu hình linh hoạt: Các tệp cấu hình JSON (config_transformer.json, config_lstm.json) cho phép tùy chỉnh tiền xử lý và siêu tham số mô hình.
• Xuất mô hình đa định dạng: Hỗ trợ xuất mô hình dưới dạng .h5 hoặc mô hình đóng băng .pb để triển khai.
• Triển khai dễ dàng: Mô hình có thể tích hợp vào pipeline xử lý video hiện có để hỗ trợ hoặc thay thế thuật toán theo dõi.
• Dữ liệu mẫu miễn phí: Cung cấp bộ dữ liệu thử nghiệm gồm khoảng 10 triệu quỹ đạo từ 12 lớp đối tượng khác nhau.

💡 Vì sao đáng chú ý

Dự án không chỉ tập trung vào xây dựng mô hình LSTM mà còn cung cấp toàn bộ công cụ để xây dựng một pipeline xử lý dữ liệu hoàn chỉnh. Điều này giúp người dùng dễ dàng từng bước từ việc chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình đến triển khai sử dụng vào hệ thống thực tế. Đặc biệt, khả năng hỗ trợ GPU và cấu hình linh hoạt làm tăng hiệu quả và khả năng mở rộng của mô hình.

---

#TrajectoryPrediction #LSTM #Keras #TensorFlow #ObjectTracking #TiniX