🟢 MEJOR que YOLO V8 🥇como entrenar tu propio MODELO de DETECCIÓN DE OBJETOS
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- เผยแพร่เมื่อ 26 ก.ค. 2024
- En el vídeo de hoy, vamos a adentrarnos en el apasionante mundo de la segmentación de imágenes y descubrir un nuevo modelo que está revolucionando esta área: YOLO NAS
Si eres un entusiasta de la visión por computadora y te encanta explorar las últimas innovaciones en inteligencia artificial, entonces has llegado al lugar adecuado. YOLO NAS es el nombre que está en boca de todos los expertos en el campo de la segmentación de imágenes, y no es para menos.
En términos de precisión, YOLO NAS ha superado a todos sus competidores. Utiliza una arquitectura neural única que le permite capturar incluso los detalles más sutiles en las imágenes, proporcionando resultados de segmentación excepcionales. Además, su capacidad para generalizar y adaptarse a diferentes tipos de imágenes lo convierte en una herramienta imprescindible para cualquier proyecto de visión por computadora.
Si quieres aprender como funciona el mundo de la CIENCIA DE DATOS o simplemente quieres estar al tanto de las NOVEDADES relacionadas con la INTELIGENCIA ARTIFICIAL bienvenido a este canal 🤖
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00:00 - Que es YOLO NAS
00:20 - Github
01:19 - Código entrenamiento
07:47 - Código predicción
Notebook de Python para ejecutar en google colab: github.com/alexFocus92/youtub... - วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
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Genial!! Muchas gracias por el aporte
Gracias por el comentario 😁
Excelente , muchas gracias..!!
muy buena info, ya me habia olvidado de yolo
Me alegro que te haya gustado! Yolo ha avanzado mucho este año
gracias
Muy bueno el video y la notebook. Luego de algunos errores esta corriendo. Como harías para entrenarla de cero? No utilizando COCO sino un etiquetado propio?
Acabo de descubrir tu canal y está muy interesante. Yo ahora estoy a full practicando ciencia de datos y tengo en mente entrar a la primera especialidad de ds que puedan contratarme porque sé que en cualquier sitio aprenderé (y es algo que aún me falta mucho) y ya luego se irá viendo. Aún no estoy tirando solicitudes porque me falta conocimiento. Tienes idea de cuándo sería el momento de empezar a postular para empleos?
Muchas gracias por tu comentario! Creo que no hay momento malo para empezar a postular, puedes intentar entrar como junior o prácticas e ir aprendiendo ahí como comentas, y mientras esperas ir aprendiendo cosas y probando a hacer tus propios proyectos, que luego puedes añadir en el Curriculum :D
Y esto corre en una Orange pi 5 pro? Con una webcam de altas prestaciones?
Muy interesante, una consulta yo intento entrenar un modelo con imágenes de muestras de tejido biológica, para KAGLE sin éxito alguno, ¿Hay algún proceso específico para este tipo de dataset?
Muchas gracias por el comentario, en caso de ser un problema de reconocer que parte de la imagen es la que quieres detectar este tipo de modelos debería funcionar bien, el problema es que los modelos preentrenados que usamos suele ser con el dataset de COCO o similares por lo que vale para reconocer objetos pero para tejidos seguro que funciona peor, te recomendaría entrenar el modelo de 0.
Y si es para otro tipo de problemas, sin saber más te diría de usar redes neuronales, un MLP sencillito con pytorch o keras. Ánimo con el problema!
hola, tengo entendido que yolo v8 tiene la capacidad de analizar imagenes con mas de 3 bandas, en los foros de ellos no menciona bien para usar una cuarta banda (infrarroja) tu tienes idea como modificar esto en yolov8?
2 cual s le mejor programa de etiquetado ya ue no se si etiquetas cuadradas sean menos eficientes que las etiquetas del contorno de la imagen
Lo de añadir una banda o dimension mas no lo tengo claro ya que cambiaria la arquitectura de la red y no se si yolo esta preparada, pero se que si que hay redes arquitecturas pensadas para eso.
Para el etiquetado puedes usar labelme o alguno similar y tiene SAM de mete para sacar las mascaras si tienes los cuadrados. 👍
Hola, una consulta. Existe la posibilidad de contar la cantidad de objetos que se encuentra en una imagen? por ejemplo en la imagen que mostraste de las personas en la cancha de basquet, saber cuantas personas hay? GRACIAS!
Muchas gracias! Si, podrías buscar la clase personas en la respuesta del modelo y hacer un conteo con un bucle for, debería funcionar bien y no tarda casi nada en ejecutarse
Hola! Es posible detectar objetos en un video con ese código? (Supongo habría que hacerle una pequeña modificación)
Te recomiendo mirar mi video de Yolo NAS, que es mucho mejor para funcionar en videos.
Cómo podríamos cargar yolo más en esp32?
cómo seria si no quiero usar coco, ya que las imagenes que quiero aplicar la detección no tiene las clases coco
Puedes bajarte el dataset de coco, en google hay varios tutoriales para hacerlo y una vez lo tengas puedes seguir los mismos pasos que en el video 😁