Clasificador de imágenes: Configuración del dataset

La preparación de datos es un paso crucial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Cuando trabajamos con imágenes, necesitamos asegurarnos de que nuestros datos estén correctamente organizados y acondicionados para que el modelo pueda procesarlos eficientemente. En esta guía, exploraremos cómo preparar un conjunto de datos de imágenes para entrenar un modelo de clasificación, específicamente para distinguir entre hormigas y abejas.

¿Cómo organizar y preparar nuestro dataset para el entrenamiento?

Antes de comenzar con el entrenamiento de nuestro modelo, es fundamental tener nuestro dataset correctamente organizado y preparado. Para ello, necesitamos verificar la estructura de nuestros archivos y carpetas.

Para listar los archivos y carpetas disponibles, podemos utilizar el comando ls:

!ls

Este comando nos mostrará el nombre de nuestra carpeta principal que contiene el dataset. Es importante tener en cuenta que si utilizas tu propio dataset con un nombre diferente, deberás modificar este nombre en tu código.

Una vez identificada la carpeta, necesitamos cargar las imágenes y aplicarles las operaciones de data augmentation que hayamos definido previamente:

# Cargar imágenes del directorio y aplicar data augmentation
dataset = load_images_from_directory(folder, 
                                    transform=data_augmentation_operations)

¿Qué aspectos debemos considerar al cargar nuestro dataset?

Al cargar nuestro dataset, hay varios aspectos importantes a considerar:

• Nombres de subcarpetas: Si tu dataset tiene subcarpetas con nombres específicos como "train", "eval", "training" o "validation", asegúrate de que estos nombres estén correctamente referenciados en tu código.

• Tamaño del dataset: Define el tamaño de tu dataset para distribuir adecuadamente las imágenes durante el entrenamiento.

• Nombres de las clases: En nuestro ejemplo, las clases corresponden a "ants" (hormigas) y "bees" (abejas).

¿Cómo configurar los parámetros de carga según nuestro hardware?

La configuración de los parámetros de carga es crucial y depende directamente del hardware que estés utilizando, especialmente de la GPU disponible. Los tres parámetros principales a considerar son:

1. Batch size: Define cuántas muestras se pueden procesar simultáneamente. Para Google Colab, un valor de 4 es el recomendado.

batch_size = 4  # Configuración por defecto para Google Colab

2. Shuffle: Determina cómo se distribuirán aleatoriamente las imágenes durante el entrenamiento.

3. Num workers: Controla el nivel de paralelismo para cargar la información. Para Google Colab, un valor de 2 es ideal.

num_workers = 2  # Configuración recomendada para Google Colab

Si intentas utilizar valores mucho más altos que los recomendados, es posible que recibas advertencias indicando que tu hardware no soporta esa configuración. En caso de duda, utiliza la configuración mínima indispensable: batch_size=4 y num_workers=2.

¿Cómo visualizar nuestros datos antes del entrenamiento?

Para asegurarnos de que las imágenes se han cargado correctamente, es útil crear una función de visualización:

def visualize_tensor_images(tensor_images, mean, std):
    # Código para acondicionar y visualizar las imágenes en una grilla
    # Utilizando los valores de media y desviación estándar de la normalización
    pass

Esta función nos permitirá visualizar las imágenes como tensores, considerando la media y la desviación estándar utilizadas en la normalización durante el data augmentation.

Al ejecutar esta función, se mostrarán imágenes aleatorias de nuestro dataset, lo que nos permite verificar que todo está funcionando correctamente:

visualize_tensor_images(dataset)  # Muestra imágenes aleatorias (abejas y hormigas)

Cada vez que ejecutemos esta función, se seleccionarán imágenes diferentes de forma aleatoria, lo que nos da una buena visión general de nuestro dataset.

Una vez completados todos estos pasos, estaremos listos para comenzar con el entrenamiento de nuestro modelo en la siguiente fase del proceso.

¿Has trabajado alguna vez con datasets de imágenes? Comparte tu experiencia en los comentarios y cuéntanos qué desafíos has enfrentado al preparar tus datos para el entrenamiento de modelos.