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El mio no lo hizo tan mal
Reto Cumplido
aqui va el mio…muy bien hasta ahora
Me funciono mal, siento que detecta bien, solo que la imagen se giro sola, que opinan?
Reto aplicado con el modelo 2.0, aplicado a nuevas imágenes:
El nuevo modelo no reconoce muy bien las motos, porque realmente en el nuevo dataset, las imágenes tenÃan muy pocas motos, por lo tanto, el número de muestras fue mucho menor.
Aquà los resultados del entrenamiento con el nuevo dataset, aun se debe mejorar…
Un aporte referente a algo que me pasó en el script json-tfrecord… Los nombres de las imágenes en el nuevo dataset, contienen espacios y paréntesis, lo que hace que al generarse los JSON desde LinkedAI, los nombres cambien de la siguiente manera:
Donde hay espacios " ", convierte a signo +
Donde hay un (, convierte a %28
Y finalmente, donde hay ), convierte a %29
Por lo tanto, cuando se convierte el el JSON a CSV, los nombres también quedan con este nuevo formato de nombre (ejemplo: donde originalmente el nombre es 3 (4).png, el nuevo nombre es 3+%284%29.png). Por lo cual, cuando se ejecuta el script que genera el TFRecord, probablemente arroja un error asÃ:
Lo que yo hice para solucionarlo, fue tomar los dos archivos CSV ya generados (train y test) con este formato, y modificarlos de esta manera:
import csv
with open('/content/test_labels.csv') as csv_file:
with open('test_labels_fixed.csv', 'w') as out_file:
for row in csv.reader(csv_file, delimiter=','):
row[1] = row[1].replace("+"," ")
row[1] = row[1].replace("%28","(")
row[1] = row[1].replace("%29",")")
csv.writer(out_file).writerow(row)
Espero que esto pueda servir de algo a quién también se le presente este error. Saludos.
Por el desbalanceo de clases, el modelo tal cual ha sido entrenado calcula coches casi con total probabilidad:
Para solucionarlo so suyo serÃa repetir el proceso añadiendo más imágenes de motos.
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