Clasificación de Enfermedades en Hojas con Modelos de Imágenes

¿Cómo aplicar un clasificador de imágenes a un nuevo dataset?

Cuando se trata de clasificar imágenes utilizando inteligencia artificial, la variedad y ajuste a los datasets son determinantes para el éxito del modelo. Este enfoque se puede extrapolar de un contexto específico, como clasificar hormigas y abejas, a otro totalmente distinto, como detectar enfermedades en las hojas de las plantas. La clave está en adaptar el proceso sin perder la estructura esencial, como veremos a continuación.

¿Cuál es el proceso para obtener y preparar los datos?

Para empezar, necesitas un dataset adecuado, y una excelente fuente para obtenerlos es Kaggle. Este portal no solo te ofrece una amplia gama de datasets, sino que también la posibilidad de descargarlos fácilmente a través de su API. Aquí te explicamos cómo hacerlo:

1. Preparar el entorno:

   • Asegúrate de conectarte a una GPU para un entrenamiento más eficaz.
   • Descarga la librería de Kaggle actualizada con el comando adecuado.

2. Obtener y configurar el API Key:

   • Necesitarás un 'token' para acceder a los datasets. Esto se gestiona creando un nuevo token desde tu perfil de Kaggle.

3. Explorar datasets:

   • Puedes explorar, listar y elegir datasets directamente desde la API de Kaggle.

4. Descargar y descomprimir:

   • Una vez seleccionado el dataset, descárgalo. Verás que este viene comprimido y debes descomprimirlo para acceder a su contenido.

5. Reordenar archivos:

   • La estructura del dataset podría diferir de la que necesitas. Usa comandos para crear nuevas carpetas y mover archivos. El objetivo es conseguir una estructura homogénea que siga la plantilla que ya manejas: tener carpetas de 'train' y 'val'.

6. Preparar imágenes:

   • Solo necesitas cambiar la referencia del directorio en tu script si mantienes la misma estructura de carpetas. Esto simplifica el proceso de preparación considerablemente.

¿Cómo realizar el entrenamiento y validación del modelo?

Con los datos organizados, el siguiente paso es el entrenamiento del modelo. Mantener la simplicidad y eficacia de tu código es crucial:

1. Mantener el método de entrenamiento:

   • Utiliza el mismo proceso para entrenamiento que aplicaste anteriormente, ajustando solo los nombres y las clases según tu nuevo dataset.

2. Definir las categorías:

   • Asegúrate de que el modelo está listo para manejar las tres clases (hoja sana, oxidada, y con enfermedad).

3. Configurar los 'epochs':

   • Puedes iniciar con un número moderado, como cinco, para ver resultados rápidos y precisos.

4. Visualizar predicciones:

   • Una vez entrenado, valida el modelo comprobando la precisión con las categorías asignadas a cada imagen.

¿Cómo mejorar las predicciones y manejo en producción?

Implementar un modelo no garantiza resultados perfectos, especialmente cuando se trata de imágenes nuevas. Aquí es donde comienza la verdadera optimización:

1. Predicción con imágenes externas:

   • Prueba el modelo con imágenes de Internet para evaluar cómo se comporta con imágenes no pertenecientes al dataset de entrenamiento.

2. Ajustar el modelo:

   • Ante diferencias significativas, puede ser necesario ajustar el pre-procesamiento de las imágenes o incluso el modelo mismo.

3. Guardar y cargar modelos:

   • Guarda el modelo tras obtener un buen rendimiento y carga este modelo cada vez que desees hacer predicciones nuevas.

4. Testar con tus propias imágenes:

   • Carga y analiza tus imágenes para asegurar que el modelo actúa correctamente. Esta es una excelente forma de verificar la similitud en su procesamiento con respecto a las del dataset de entrenamiento.

Esta metodología no solo te permite reutilizar estructuras y simplificar procesos, sino que también da pie a experimentar con diversas estrategias de optimización para mejorar tu modelo con nuevos desafíos. Te animo a seguir aprendiendo y explorando otras posibles pre-entrenamientos que se presentarán más adelante.