Comprender la visi贸n computarizada

1

驴Por qu茅 aprender computer vision?

2

驴Qu茅 es la visi贸n computarizada?

3

Tipos de visi贸n computarizada

4

Introducci贸n a object detection: clasificaci贸n + localizaci贸n

5

Aprende a identificar problemas

Dimensionamiento de proyecto de visi贸n computarizada

6

C贸mo definir los tiempos de tu proyecto

7

C贸mo costear tu proyecto

8

C贸mo identificar los roles necesarios en el proyecto

9

Producto m铆nimo viable en computer vision

Obtenci贸n y procesamiento de los datos

10

Obtenci贸n de datos para tu proyecto

11

Limpieza de la base de datos

12

Distribuci贸n de datos en entrenamiento y testeo

13

Etiquetado de los datos de test

14

Etiquetado de los datos de train

15

Transforma tu base de datos a TFRecord

16

Transformar CSV a TFRecord

Entrena, testea y optimiza tus modelos

17

Librer铆as a importar durante fase de entrenamiento

18

Fase de entrenamiento del modelo

19

Balanceo de im谩genes y data augmentation

20

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

21

Validaci贸n de modelo en un entorno de ejecuci贸n

22

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

23

Seguimiento de centroides con OpenCV

24

Configuraci贸n de los centroides con OpenCV

25

Algoritmo de direcci贸n y conteo con OpenCV

26

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visi贸n computarizada en producci贸n

27

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

28

Carga y preprocesamiento de modelos

29

Postprocesamiento de modelos

30

Despliega y consume tu modelo en producci贸n

31

Bonus: aprende a apagar las m谩quinas de GCP para evitar sobrecostos

Siguientes pasos en inteligencia artificial

32

Siguientes pasos en inteligencia artificial

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Transforma tu base de datos a TFRecord

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Cabe mencionar que utilizando la librer铆a de LABELLMG se obtienen anotaciones en archivos XML en formato PASCAL VOC, los cuales tambi茅n pueden ser convertidos a TFRecord.

Con Roboflowpodemos exportar el archivo directamente a TF Record, ahorr谩ndonos este proceso.

Si metemos toda la l贸gica de carga de datos en una funci贸n donde parametrizamos el tipo de dataset podemos evitar tener que cambiar c贸digo para cada tipo de dataset, por ejemplo:

def create_csv(data, dataset_type):
	csv_list = []
	for classification in data:
		width, height = classification['width'], classification['height']
		image_name = classification['image']
		for item in classification['tags']:
			name = item['name']
			xmin = item['x']
			ymin = item['y']
			xmax = xmin + item['w']
			ymax = ymin + item['h']
			values = (image_name, width, height, name, xmin, ymin, xmax, ymax)
			csv_list.append(values)
	column_names = ['filename', 'width', 'height', 'classname', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
	csv_df = pd.DataFrame(csv_list, columns=column_names)
	csv_df.to_csv(f"/content/{dataset_type}_labels.csv")