Cómo crear un modelo Yolo a partir de imágenes de entrenamiento y prueba?
Tengo un conjunto de datos de imágenes que tienen dos carpetas: test y training. Necesito hacer detección de objetos utilizando OpenCV y Yolo.
Por lo tanto, necesito crear mi propio modelo Yolo para los objetos de la calle.
Para la carpeta de entrenamiento: training
Ejemplo de imagen de entrenamiento: imagen de entrenamiento
Para la carpeta de prueba: test
Tengo el archivo txt de las clases que incluye ID, nombre y clasificación (advertencia, indicación y obligatorio). Ejemplo:
0 = animal crossing (advertencia)
1 = soft verges (advertencia)
2 = road narrows (advertencia)
Aquí, los números son los números (o ID) en la carpeta de entrenamiento, nombres y clasificación.
Mi objetivo es crear un modelo Yolo a partir de estas imágenes de entrenamiento. He revisado algunos documentos y artículos, pero en su caso, etiquetan la imagen completa utilizando labelimg, pero en mi caso las imágenes de entrenamiento son tan pequeñas que no necesitan ninguna etiqueta.
Por lo tanto, estoy confundido acerca de cómo hacer esto. ¿Podrías darme algunas ideas, por favor?
davy.ai
Para crear un modelo Yolo para la detección de objetos utilizando OpenCV, debes seguir estos pasos:
Recopilación de datos de entrenamiento: A continuación, necesitas crear un conjunto de datos recopilando imágenes de objetos en la calle. El conjunto de datos debe dividirse en dos carpetas, una para las imágenes de entrenamiento y otra para las imágenes de prueba. Asegúrate de tener una buena distribución de imágenes en todas las clases.
Etiquetado: Dado que tus imágenes de entrenamiento son pequeñas y no requieren ningún etiquetado, puedes omitir este paso.
Entrenamiento: Ahora puedes entrenar tu modelo Yolo utilizando el conjunto de datos etiquetado. Puedes utilizar el módulo Deep Neural Network de OpenCV para entrenar tu modelo.
Pruebas: Después del entrenamiento, necesitas probar tu modelo en el conjunto de datos de prueba. Esto te ayudará a evaluar la precisión de tu modelo.
Ajustes: Si la precisión de tu modelo no es satisfactoria, puedes ajustar diferentes hiperparámetros e intentarlo de nuevo.
Implementación: Una vez que estés satisfecho con el rendimiento de tu modelo, puedes implementarlo para detectar objetos en la calle en tiempo real.
En general, crear un modelo Yolo para la detección de objetos utilizando OpenCV requiere un buen conocimiento de Python, TensorFlow y detección de objetos. Es una tarea desafiante que requiere paciencia y perseverancia. Sin embargo, con el enfoque correcto y las herramientas adecuadas, puedes construir un modelo de detección de objetos poderoso que te ayude a identificar objetos en la calle con la máxima precisión.