Implementando Albumentation en object detection

Aquí tienes un ejemplo detallado de cómo implementar Albumentations en un flujo de trabajo de detección de objetos. Este código simula la preparación y aumento de datos en un conjunto de datos de detección de objetos, aplicando transformaciones y asegurando que las bounding boxes se ajusten correctamente. \### Paso a Paso para Implementar Albumentations en Detección de Objetos 1\. \*\*Definir Transformaciones de Aumento\*\*: Configura varias transformaciones de Albumentations que aplicaremos a las imágenes y a sus bounding boxes. 2\. \*\*Aplicar Transformaciones a Cada Imagen\*\*: Usa un bucle para procesar cada imagen en el conjunto de datos, aplicando las transformaciones y manteniendo las etiquetas de las cajas delimitadoras. 3\. \*\*Visualizar\*\*: Muestra las imágenes con bounding boxes para verificar el resultado. \### Ejemplo de Código ```python import albumentations as A import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np \# Configuración de transformaciones de Albumentations transform = A.Compose(\[ A.HorizontalFlip(p=0.5), A.VerticalFlip(p=0.5), A.RandomBrightnessContrast(p=0.2), A.Rotate(limit=30, p=0.5), A.RandomSizedBBoxSafeCrop(width=256, height=256, p=0.5), A.Resize(width=300, height=300) ], bbox\_params=A.BboxParams(format='pascal\_voc', label\_fields=\['category\_ids'])) \# Ejemplo de imagen y bounding boxes en formato Pascal VOC (x\_min, y\_min, x\_max, y\_max) image = cv2.imread('ruta/a/imagen.jpg') # Reemplaza con la ruta de tu imagen image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR\_BGR2RGB) # Convertir de BGR a RGB si es necesario \# Definir bounding boxes y etiquetas de categorías bboxes = \[\[30, 40, 200, 210], \[50, 90, 150, 170]] # Bounding boxes de ejemplo category\_ids = \[1, 2] # Etiquetas de las clases correspondientes \# Aplicar las transformaciones a la imagen y bounding boxes augmented = transform(image=image, bboxes=bboxes, category\_ids=category\_ids) augmented\_image = augmented\['image'] augmented\_bboxes = augmented\['bboxes'] \# Función para visualizar la imagen con bounding boxes def visualize\_bbox(img, bboxes, category\_ids, category\_id\_to\_name): fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8)) ax.imshow(img) for bbox, cat\_id in zip(bboxes, category\_ids): x\_min, y\_min, x\_max, y\_max = bbox rect = plt.Rectangle((x\_min, y\_min), x\_max - x\_min, y\_max - y\_min, linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add\_patch(rect) ax.text(x\_min, y\_min - 5, category\_id\_to\_name\[cat\_id], color='red', fontsize=12, backgroundcolor='white') plt.axis('off') plt.show() \# Diccionario para convertir IDs de categorías a nombres (opcional) category\_id\_to\_name = {1: 'Clase 1', 2: 'Clase 2'} \# Visualizar imagen aumentada con bounding boxes visualize\_bbox(augmented\_image, augmented\_bboxes, category\_ids, category\_id\_to\_name) ``` \### Explicación del Código \- \*\*Transformaciones\*\*: Las transformaciones aplicadas incluyen rotaciones, volteos, ajuste de brillo y contraste, y un recorte seguro (mantiene las bounding boxes). \- \*\*Bounding Boxes\*\*: `A.BboxParams` se configura con el formato `'pascal\_voc'` para que Albumentations interprete las cajas correctamente. Además, `label\_fields=\['category\_ids']` asegura que las etiquetas de clase se mantengan junto a las bounding boxes. \- \*\*Visualización\*\*: La función `visualize\_bbox` dibuja las bounding boxes en la imagen aumentada y, opcionalmente, muestra la clase en cada una. Esto es útil para verificar que las transformaciones mantengan la integridad de las etiquetas. \### Notas 1\. \*\*Formato de Bounding Boxes\*\*: Albumentations admite varios formatos de bounding boxes (`'pascal\_voc'`, `'coco'`, `'yolo'`). Asegúrate de usar el que corresponda a tu dataset. 2\. \*\*Uso en Lote\*\*: Este código procesa una sola imagen, pero puedes integrarlo en un bucle para aplicarlo a todo un lote o conjunto de datos. Este pipeline facilita la creación de variaciones en los datos de entrenamiento, lo que ayuda a mejorar la generalización del modelo en tareas de detección de objetos.