Entrenamiento de Modelos de Visión con Google Cloud

¿Cómo crear un proyecto y configurar el entorno en Google Cloud?

Empezar con Google Cloud puede parecer complicado, pero con este paso a paso estarás listo para trabajar en proyectos de visión por computadora en poco tiempo. Google Cloud ofrece herramientas poderosas para la creación de proyectos de aprendizaje automático y detección de imágenes, por lo que es esencial comenzar con una base sólida.

1. Crear un proyecto en Google Cloud Console:
   • Inicia sesión y crea un nuevo proyecto, dando un nombre descriptivo.
2. Configurar Vertex AI:
   • Accede al menú superior izquierdo y selecciona Vertex AI.
   • Dirígete a la opción de datasets para empezar a trabajar con tus conjuntos de datos.
3. Subir imágenes:
   • Sube las imágenes desde tu ordenador para usarlas en el proyecto. Recuerda que deben estar previamente descargadas y organizadas.
   • Crea un bucket en Cloud Storage, eligiendo opciones como tipo estándar y políticas de seguridad uniforme.

¿Cómo etiquetar y entrenar el modelo de imágenes?

La etiquetación es una fase crucial en cualquier proyecto de visión por computadora. Aquí te mostramos cómo etiquetar tus imágenes y usar AutoML para entrenar tu modelo en Google Cloud.

1. Asignación de etiquetas:

   • Utiliza la herramienta de etiquetado para seleccionar y marcar zonas de las imágenes donde se encuentra el objeto de interés, en este caso, cascos de seguridad.
   • Crea un label "cascos" y aplícalo a todas las imágenes necesarias.

2. Entrenamiento del modelo:

   • Selecciona "train new model" en Vertex AI y usa la opción de AutoML.
   • Adecua el entrenamiento según tus necesidades, optando por precisión o rapidez.
   • Establece un máximo de horas nodo para gestionar los recursos de manera óptima y deja que el sistema complete el entrenamiento entre 40 y 50 minutos.

¿Cómo desplegar y probar el modelo en Google Cloud?

Después del entrenamiento, el siguiente paso es desplegar y probar el modelo recién entrenado, asegurándote de que cumple con el objetivo.

1. Despliegue del modelo:

   • Dirígete a la consola de Google Cloud y selecciona el modelo entrenado.
   • Crea un endpoint para el modelo que permita operar y validar nuevas imágenes fuera del conjunto de entrenamiento inicial.

2. Validar con imágenes nuevas:

   • Sube imágenes de validación que no fueron parte del entrenamiento inicial.
   • Observa los resultados para verificar la efectividad del modelo. Los rectángulos detectados en las imágenes indicarán los objetos reconocidos con su nivel de precisión.

Al dominar estos pasos, no solo comprenderás mejor el proceso técnico, sino que también podrás adaptar este conocimiento a nuevas tareas y proyectos de visión por computadora en el futuro. ¡Atrévete a experimentar y expandir tus habilidades!