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JoPadOfficiel/Hackathon-React-TensorFlow.js

Type de record:

software
Créateur:
JoP
Hôte:
Ce projet a été développé lors d'un hackathon de 2 jours dans le cadre de notre formation de développeur web et mobile à SIELI. Il s'agit d'une application web permettant la détection d'objets en temps réel grâce à TensorFlow.js # Projet Hackathon - Détection d'Objets avec React et TensorFlow.js ## 📋 Présentation Ce projet a été développé lors d'un hackathon de 2 jours dans le cadre de notre formation de développeur web et mobile à SIELI. Il s'agit d'une application web permettant la détection d'objets en temps réel grâce à TensorFlow.js et au modèle COCO-SSD (Single Shot MultiBox Detection). ## 📸 Démonstration Démonstration du projet ## 🔍 Fonctionnalités - **Détection d'objets en temps réel** via webcam - **Affichage des prédictions** avec cadres de délimitation (bounding boxes) - **Liste des objets détectés** en temps réel - **Sauvegarde et exportation** des détections (format CSV) - **Interface responsive** adaptée pour mobile et desktop - **Thème clair/sombre** pour une meilleure expérience utilisateur - **Optimisation des performances** pour une détection fluide - **Galerie d'images** avec possibilité de téléchargement et suppression ## 🧰 Technologies utilisées - **Frontend**: - React 19.0.0 - Vite 6.3.1 - Bootstrap 5.3.5 - React Bootstrap 2.10.9 - **IA & ML**: - TensorFlow.js 4.22.0 - COCO-SSD 2.2.3 (modèle pré-entraîné) - **Outils de développement**: - ESLint 9.25.1 - Prettier 3.5.3 - React Webcam 7.2.0 - React Icons 5.5.0 ## 📊 Organisation du projet Nous avons utilisé la méthodologie Agile avec un tableau Kanban pour organiser notre travail : Notre workflow de développement a été structuré comme suit : 1. Création d'une branche par fonctionnalité 2. Développement et tests locaux 3. Soumission de Pull Requests 4. Revue de code par les membres de l'équipe 5. Merge dans la branche `dev` pour les tests 6. Merge final dans la branche `main` pour la production ## 🚀 Installation et démarrage ### Prérequis - Node.js (v18.0.0 ou supérieur) - npm ou yarn ### Installation ```bash # Cloner le dépôt git clone github.com # Accéder au dossier du projet cd Hackathon-React-TensorFlow.js # Installer les dépendances …