Fine-tuning en detección de objetos: data augmentation

Les comparto los prefixes_to_train:

prefixes_to_train = [
  'WeightSharedConvolutionalBoxPredictor/WeightSharedConvolutionalBoxHead',
  'WeightSharedConvolutionalBoxPredictor/WeightSharedConvolutionalClassHead'                 
]

ya estamos listos para el aprendizaje del aprendizaje 🤓

Para realizar \*fine-tuning\* en un modelo de detección de objetos, es útil aplicar \*data augmentation\* para mejorar la robustez del modelo y evitar el sobreajuste, especialmente si cuentas con un conjunto de datos relativamente pequeño. Las técnicas de \*data augmentation\* transforman las imágenes para simular diferentes condiciones de variabilidad, ayudando al modelo a generalizar mejor. Aquí tienes una guía para realizar \*data augmentation\* en imágenes para la detección de objetos: \### 1. \*\*Técnicas de \*Data Augmentation\*\*\* Algunas técnicas comunes de \*data augmentation\* en detección de objetos son: \- \*\*Rotación\*\*: Gira la imagen y ajusta las coordenadas de las cajas delimitadoras (\*bounding boxes\*). \- \*\*Traslación\*\*: Desplaza la imagen en el eje `x` o `y`, modificando también las cajas. \- \*\*Escalado (Zoom)\*\*: Aplica un zoom a la imagen, ampliando o reduciendo las cajas según corresponda. \- \*\*Corte (\*Crop\*)\*\*: Recorta partes de la imagen manteniendo el objeto de interés. \- \*\*Espejado (\*Flip\*) Horizontal/Vertical\*\*: Refleja la imagen y ajusta las coordenadas de las cajas. Para realizar \*data augmentation\* en un proyecto de detección de objetos, puedes usar librerías como \*\*TensorFlow\*\* o \*\*Albumentations\*\*, que tienen funciones específicas para la manipulación de imágenes con \*bounding boxes\*. \### 2. \*\*Ejemplo en TensorFlow\*\* Usando TensorFlow, puedes realizar \*data augmentation\* en imágenes junto con sus respectivas cajas delimitadoras. ```python import tensorflow as tf import numpy as np \# Supón que tienes una imagen de entrada y sus bounding boxes def augment\_image(image, boxes): \# Convertir las bounding boxes a \[ymin, xmin, ymax, xmax] (formato de TensorFlow) boxes = tf.convert\_to\_tensor(boxes, dtype=tf.float32) boxes = tf.expand\_dims(boxes, axis=0) \# Aplicar traslación y rotación a la imagen y ajustar las bounding boxes image, boxes = tf.image.random\_flip\_left\_right(image, boxes) image, boxes = tf.image.random\_contrast(image, 0.8, 1.2), boxes image, boxes = tf.image.random\_brightness(image, max\_delta=0.1), boxes \# Aplanar las bounding boxes boxes = tf.squeeze(boxes, axis=0) return image, boxes.numpy() \# Ejemplo de uso image = tf.random.normal(\[256, 256, 3]) # Imagen de ejemplo boxes = \[\[0.1, 0.2, 0.5, 0.7]] # Ejemplo de bounding box augmented\_image, augmented\_boxes = augment\_image(image, boxes) ``` \### 3. \*\*Ejemplo en Albumentations\*\* \*\*Albumentations\*\* es una librería eficiente para la manipulación de imágenes en detección de objetos y visión por computadora. Aquí un ejemplo: ```python import albumentations as A from albumentations.pytorch import ToTensorV2 \# Transformación de data augmentation transform = A.Compose(\[ A.HorizontalFlip(p=0.5), A.RandomBrightnessContrast(p=0.2), A.RandomRotate90(p=0.5), A.Resize(256, 256), ], bbox\_params=A.BboxParams(format='pascal\_voc', label\_fields=\['class\_labels'])) \# Ejemplo de aplicación image = np.random.randint(0, 255, (256, 256, 3), dtype=np.uint8) bboxes = \[\[10, 15, 100, 150]] # Bounding box en formato Pascal VOC class\_labels = \[1] # Etiquetas de clase \# Aplicar la transformación transformed = transform(image=image, bboxes=bboxes, class\_labels=class\_labels) augmented\_image = transformed\['image'] augmented\_bboxes = transformed\['bboxes'] ``` \### 4. \*\*Incorporación al Pipeline de Entrenamiento\*\* Si estás haciendo \*fine-tuning\*, integra este tipo de \*data augmentation\* dentro del pipeline de entrada de datos para que el modelo reciba datos aumentados en cada época. En TensorFlow, por ejemplo, puedes hacerlo con `tf.data.Dataset.map()` para aplicar las transformaciones a cada imagen antes de entrenar. \### 5. \*\*Consejos Generales\*\* \- Aplica aumentos de datos según el contexto: Si los objetos no suelen verse rotados en 90 grados, evita esa transformación. \- Revisa visualmente las transformaciones para asegurarte de que las \*bounding boxes\* están correctamente alineadas con los objetos tras la transformación. Estas técnicas de \*data augmentation\* ayudarán a mejorar el rendimiento del modelo y su capacidad para generalizar en datos nuevos.