Проект направлен на распознавание цифр на фотографиях домов, полученных с улиц, с использованием сверточных нейронных сетей. Модель обучена на реальных изображениях, что позволяет ей эффективно работать с естественными условиями освещения, перспективой и частично закрытыми цифрами.

📊 Описание и итоги проекта:
🔹 Проведён анализ датасета уличных номеров и его особенностей
🔹 Обучена CNN для классификации цифр 0–9 на изображениях размером 32×32 пикселя
🔹 Модель демонстрирует точность 88.74% на тестовой выборке
🔹 Ошибки чаще всего возникают при распознавании похожих цифр (например, 4 ↔ 9, 3 ↔ 5)
🔹 Визуализация результатов позволила выявить сильные и слабые стороны модели

💡 Вывод:
Модель способна уверенно распознавать уличные номера домов и может использоваться для задач автоматизации, например, при создании систем навигации, анализа карт и умных городов.