Fine-tuning en detección de objetos

El \*fine-tuning\* en detección de objetos es el proceso de ajustar un modelo preentrenado para adaptarlo a un nuevo conjunto de datos específico. En el caso de la API de TensorFlow para detección de objetos, esto implica entrenar un modelo ya preentrenado (como SSD o Faster R-CNN) en tu propio conjunto de datos, para que pueda aprender a detectar objetos específicos de tu dominio. \### Pasos para realizar el Fine-Tuning en Detección de Objetos: 1\. \*\*Preparar el entorno\*\*: Asegúrate de tener todas las dependencias necesarias instaladas: ```bash pip install tf-slim tensorflow-object-detection-api ``` 2\. \*\*Configurar el conjunto de datos\*\*: El primer paso es tener tu conjunto de datos preparado en el formato adecuado para TensorFlow. El formato típico es el formato de anotaciones \*TFRecord\*. Para hacerlo, tendrás que convertir tus anotaciones (generalmente en formato `XML`, `CSV` o `JSON`) a este formato. \- Usa la herramienta de la API de `object\_detection` para convertir tu conjunto de datos en el formato `TFRecord`. \- Ejemplo de conversión: ```python from object\_detection.dataset\_tools import create\_pascal\_tf\_record create\_pascal\_tf\_record.convert\_dataset(...) ``` 3\. \*\*Descargar el modelo preentrenado\*\*: Descarga un modelo preentrenado adecuado del \[TensorFlow Model Zoo]\(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object\_detection/g3doc/tf2\_detection\_zoo.md). Ejemplo para descargar un modelo `SSD` con MobileNet: ```python MODEL\_NAME = 'ssd\_mobilenet\_v2\_fpnlite\_320x320\_coco17\_tpu-8' PATH\_TO\_CKPT = 'ssd\_mobilenet\_v2\_fpnlite\_320x320\_coco17\_tpu-8/saved\_model' ``` 4\. \*\*Configurar el archivo de pipeline\*\*: El archivo `pipeline.config` contiene todos los hiperparámetros de entrenamiento, como el optimizador, el modelo, las rutas a los datos y más. Puedes encontrar un archivo `pipeline.config` para el modelo preentrenado descargado. Luego, deberás ajustarlo para que se adapte a tu propio conjunto de datos. Algunos cambios comunes que deberás realizar en el archivo `pipeline.config`: \- Cambiar la ruta de los datos de entrenamiento y evaluación (las rutas a tus archivos `TFRecord`). \- Establecer el número de clases en `num\_classes`. \- Configurar las rutas para los archivos de los archivos de mapa de etiquetas. \- Cambiar el optimizador (si es necesario). Ejemplo de configuración en el archivo `pipeline.config`: ```plaintext num\_classes: 3 # Número de clases de tu conjunto de datos fine\_tune\_checkpoint: "PATH\_TO\_CKPT/model.ckpt" train\_input\_path: "train.tfrecord" eval\_input\_path: "eval.tfrecord" label\_map\_path: "PATH\_TO\_LABEL\_MAP.pbtxt" ``` 5\. \*\*Entrenamiento del modelo\*\*: Una vez configurado el archivo `pipeline.config`, puedes comenzar el entrenamiento. Usa el siguiente comando para entrenar el modelo: ```bash python3 models/research/object\_detection/model\_main\_tf2.py \\ \--pipeline\_config\_path=PATH\_TO\_YOUR\_PIPELINE\_CONFIG \\ \--model\_dir=PATH\_TO\_SAVE\_MODEL \\ \--alsologtostderr ``` \*\*Argumentos\*\*: \- `--pipeline\_config\_path`: Ruta al archivo `pipeline.config`. \- `--model\_dir`: Directorio donde se guardarán los resultados del modelo (p. ej., pesos entrenados). \- `--alsologtostderr`: Para mostrar los logs en la consola. Si prefieres usar Colab, puedes hacer todo el proceso dentro de una celda de código. 6\. \*\*Evaluación del modelo\*\*: Después de que el modelo haya entrenado por algunas iteraciones, puedes evaluar su desempeño en el conjunto de datos de evaluación. Para hacerlo, usa el siguiente comando: ```bash python3 models/research/object\_detection/model\_main\_tf2.py \\ \--pipeline\_config\_path=PATH\_TO\_YOUR\_PIPELINE\_CONFIG \\ \--model\_dir=PATH\_TO\_SAVE\_MODEL \\ \--checkpoint\_dir=PATH\_TO\_SAVE\_MODEL \\ \--eval\_training\_data=True \\ \--alsologtostderr ``` Esto evaluará el modelo en el conjunto de datos de evaluación y mostrará las métricas de precisión (mAP). 7\. \*\*Exportar el modelo entrenado\*\*: Una vez que el modelo haya sido entrenado y evaluado, puedes exportar el modelo entrenado para hacer predicciones en imágenes. Usa el siguiente comando para exportar el modelo: ```bash python3 models/research/object\_detection/exporter\_main\_v2.py \\ \--pipeline\_config\_path=PATH\_TO\_YOUR\_PIPELINE\_CONFIG \\ \--trained\_checkpoint\_dir=PATH\_TO\_SAVE\_MODEL \\ \--output\_directory=PATH\_TO\_EXPORT\_MODEL ``` Esto generará un modelo que se puede usar para hacer predicciones. 8\. \*\*Hacer predicciones con el modelo fine-tuneado\*\*: Después de exportar el modelo, puedes cargarlo y hacer predicciones de la siguiente manera: ```python \# Cargar el modelo exportado detect\_fn = tf.saved\_model.load('PATH\_TO\_EXPORTED\_MODEL') \# Realizar una predicción image\_np = np.array(...) # Cargar una imagen input\_tensor = tf.convert\_to\_tensor(image\_np) input\_tensor = input\_tensor\[tf.newaxis,...] output\_dict = detect\_fn(input\_tensor) \# Procesar las detecciones boxes = output\_dict\['detection\_boxes'] classes = output\_dict\['detection\_classes'] scores = output\_dict\['detection\_scores'] ``` \### Resumen del flujo de Fine-Tuning: 1\. \*\*Preparar el conjunto de datos\*\*: Convertir tus anotaciones a formato `TFRecord`. 2\. \*\*Configurar el archivo `pipeline.config`\*\*: Ajustar las rutas y parámetros del entrenamiento. 3\. \*\*Entrenar el modelo\*\*: Ejecutar el entrenamiento usando el comando adecuado. 4\. \*\*Evaluar el modelo\*\*: Verificar el desempeño en el conjunto de datos de validación. 5\. \*\*Exportar el modelo\*\*: Guardar el modelo entrenado para hacer predicciones. 6\. \*\*Realizar predicciones\*\*: Usar el modelo fine-tuneado para detectar objetos en imágenes nuevas. Recuerda que el fine-tuning puede requerir un número considerable de iteraciones y ajustes, especialmente si el modelo preentrenado es muy diferente del tipo de datos en tu conjunto de entrenamiento.