Utilizando un dataset de object detection

Excelente la clase.

Para trabajar con un dataset de detección de objetos, necesitas cargar, preprocesar y preparar el dataset en un formato adecuado para que tu modelo de detección pueda usarlo. Aquí te explico cómo hacerlo de manera general: \### 1. Selección y carga de un dataset Algunos de los datasets de detección de objetos más populares incluyen COCO, Pascal VOC y Open Images. Para fines prácticos, supongamos que estás trabajando con el dataset COCO. \*\*COCO Dataset\*\*: Es un dataset que contiene imágenes con anotaciones de objetos en formato JSON. \### 2. Preparación del entorno Asegúrate de tener instaladas las bibliotecas necesarias: ```bash pip install tensorflow opencv-python matplotlib pycocotools ``` \### 3. Cargar el dataset en tu script de Python Puedes utilizar `pycocotools` para trabajar con las anotaciones de COCO: ```python from pycocotools.coco import COCO import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np \# Ruta al archivo de anotaciones y las imágenes annotation\_path = 'ruta/a/annotations/instances\_train2017.json' image\_dir = 'ruta/a/images/train2017/' \# Cargar anotaciones de COCO coco = COCO(annotation\_path) \# Obtener una imagen por su ID y mostrarla image\_id = 123456 # Ejemplo de ID de imagen image\_info = coco.loadImgs(image\_id)\[0] image\_path = f"{image\_dir}/{image\_info\['file\_name']}" \# Leer y mostrar la imagen image = cv2.imread(image\_path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR\_BGR2RGB) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() \# Obtener anotaciones para la imagen seleccionada ann\_ids = coco.getAnnIds(imgIds=image\_id, iscrowd=False) annotations = coco.loadAnns(ann\_ids) \# Dibujar las cajas delimitadoras for ann in annotations: bbox = ann\['bbox'] # Formato \[x\_min, y\_min, width, height] x, y, width, height = bbox plt.gca().add\_patch(plt.Rectangle((x, y), width, height, linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none')) plt.imshow(image) plt.show() ``` \### 4. Preprocesamiento de datos Es importante ajustar las imágenes y las cajas delimitadoras al tamaño de entrada requerido por tu modelo (por ejemplo, 300x300 para algunos modelos pre-entrenados). ```python def preprocess\_image(image, target\_size=(300, 300)): image\_resized = cv2.resize(image, target\_size) image\_normalized = image\_resized / 255.0 # Normalizar a \[0, 1] return image\_normalized ``` \### 5. Entrenamiento del modelo Utiliza modelos pre-entrenados como SSD, Faster R-CNN o YOLO y adapta la última capa a tu dataset. Puedes usar bibliotecas como `TensorFlow Object Detection API` o `Detectron2`. \### 6. Métricas de evaluación Evalúa tu modelo con métricas como \*\*mAP (mean Average Precision)\*\* para medir la precisión de la detección de objetos. \### Consideraciones adicionales \- \*\*Aumentación de datos\*\*: Aplica técnicas de aumentación como rotación, cambio de brillo, recortes y espejado para mejorar la capacidad de generalización de tu modelo. \- \*\*Non-Max Suppression (NMS)\*\*: Implementa NMS para eliminar cajas delimitadoras redundantes y quedarte con la detección más relevante. Esta es una introducción a cómo trabajar con datasets de detección de objetos en Python. Si necesitas ejemplos más específicos o trabajar con otros datasets como Pascal VOC.