Instalar la librería de object Detection en Google Colab:
import os %cd /content !git clone --quiet https://github.com/tensorflow/models.git %cd /content/models/ #!git checkout 58d19c67e1d30d905dd5c6e5092348658fed80af !apt-get update && apt-get install -y -qq protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk !pip install -q Cython contextlib2 pillow lxml matplotlib !pip install -q pycocotools %cd /content/models/research !protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. os.environ['PYTHONPATH'] += ':/content/models/research/:/content/models/research/slim/' !python object_detection/builders/model_builder_test.py
Descargar los modelos pre-entrenados en este caso SSD + MobileNetV2
!wget --no-check-certificate http://download.tensorflow.org/models/object_detection/tf2/20200711/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8.tar.gz \ -O /content/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8.tar.gz
Instalar la librería de object Detection en Google Colab:
import os
%cd /content
!git clone --quiet https://github.com/tensorflow/models.git
%cd /content/models/
#!git checkout 58d19c67e1d30d905dd5c6e5092348658fed80af
!apt-get update && apt-get install -y -qq protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk
!pip install -q Cython contextlib2 pillow lxml matplotlib
!pip install -q pycocotools
%cd /content/models/research
!protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
os.environ['PYTHONPATH'] += ':/content/models/research/:/content/models/research/slim/'
!python object_detection/builders/model_builder_test.py
Descargar los modelos pre-entrenados en este caso SSD + MobileNetV2
!wget --no-check-certificate http://download.tensorflow.org/models/object_detection/tf2/20200711/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8.tar.gz \
-O /content/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8.tar.gz
Código para descargar los modelos pre-entrenados en este caso SSD + MobileNetV2
!wget --no-check-certificate http://download.tensorflow.org/models/object_detection/tf2/20200711/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8.tar.gz \
-O /content/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8.tar.gz
Hola buenas tardes como estan? a mi antes todo el modelo me corria a la perfeccion, pero dos dias para aca ya no me quiere correr las librerias de Object Detectetion en google cola y no se porque, me dice lo siguiente
2023-04-30 18:28:31.320814: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Traceback (most recent call last): File "/content/models/research/object_detection/builders/model_builder_test.py", line 20, in <module> from object_detection.builders import model_builder File "/content/models/research/object_detection/builders/model_builder.py", line 25, in <module> from object_detection.builders import box_predictor_builder File "/content/models/research/object_detection/builders/box_predictor_builder.py", line 20, in <module> from object_detection.predictors import convolutional_box_predictor File "/content/models/research/object_detection/predictors/convolutional_box_predictor.py", line 25, in <module> from object_detection.core import box_predictor File "/content/models/research/object_detection/core/box_predictor.py", line 137, in <module> class KerasBoxPredictor(tf.keras.layers.Layer): File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/util/lazy_loader.py", line 58, in getattr module = self._load() File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/util/lazy_loader.py", line 41, in _load module = importlib.import_module(self.name) File "/usr/lib/python3.10/importlib/.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/.py", line 25, in <module> from keras import models File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/models.py", line 20, in <module> from keras import metrics as metrics_module File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/metrics.py", line 26, in <module> from keras import activations File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/activations.py", line 20, in <module> from keras.layers import advanced_activations File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/layers/.py", line 30, in <module> from keras.layers.preprocessing.image_preprocessing import CenterCrop File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/layers/preprocessing/image_preprocessing.py", line 23, in <module> from keras.preprocessing.image import smart_resize File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/preprocessing/.py", line 19, in <module> import keras_preprocessing ModuleNotFoundError: No module named 'keras_preprocessing'
si me pueden ayudar se los agradecería mucho, saludos y feliz tarde
Tengo una duda, que debo tener en cuenta para usar ssd_mobilenet_v2_fpnlite.... o Yolo V5? Porque aprendi a usar Yolo v5 pero no se cual usar para detectar un objeto que surge de un etiquetado propio de objetos no tan comunes.
Durante el entrenamiento el modelo requiere las fotos y los TFrecords o solo los TFRecords? En mi caso realice el etiquetado en Roboflow, por lo que pude obtener directamente el TFRecord y los label. Además, por qué no se realiza otro subset de validación?
La fase de entrenamiento del modelo es el proceso en el cual el modelo de machine learning aprende a reconocer patrones en los datos para realizar predicciones o clasificaciones. En TensorFlow, el proceso generalmente incluye la carga de datos, la definición del modelo, la configuración de parámetros de entrenamiento, y el ajuste del modelo con los datos de entrenamiento. Aquí te explico cada paso.
### 1. **Preparación de los datos**
Supongamos que ya tienes un conjunto de datos en formato **TFRecord**. Carguemos y preparemos los datos para el entrenamiento.
```python
import tensorflow as tf
# Función para leer y parsear el archivo TFRecord
def parse_tfrecord_fn(example):
feature_description = {
'image': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
}
parsed_example = tf.io.parse_single_example(example, feature_description)
image = tf.io.decode_jpeg(parsed_example['image'], channels=3) # Decodificar JPEG
image = tf.image.resize(image, [128, 128]) # Redimensionar
image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 # Normalizar
label = parsed_example['label']
return image, label
# Cargar el dataset desde el archivo TFRecord
train_dataset = tf.data.TFRecordDataset('train_data.tfrecord')
train_dataset = train_dataset.map(parse_tfrecord_fn)
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000).batch(32).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
```
### 2. **Definir el modelo**
Puedes definir un modelo usando la API tf.keras.Sequential o la API funcional de Keras. Aquí tienes un ejemplo de modelo simple de clasificación para imágenes.
```python
from tensorflow.keras import layers, models
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax') # Asumiendo 10 clases
])
```
### 3. **Compilar el modelo**
La compilación del modelo define el optimizador, la función de pérdida, y las métricas a utilizar durante el entrenamiento.
```python
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
### 4. **Entrenar el modelo**
Ahora puedes entrenar el modelo usando el método fit de Keras, indicando los datos de entrenamiento y el número de épocas.
```python
# Entrenar el modelo
history = model.fit(train_dataset, epochs=10)
```
Aquí history guardará un registro de la pérdida y la precisión en cada época, que puede ayudarte a analizar el rendimiento del modelo.
### 5. **Evaluación del modelo**
Después del entrenamiento, evalúa el rendimiento del modelo en el conjunto de datos de prueba.
```python
# Cargar datos de prueba (TFRecord)
test_dataset = tf.data.TFRecordDataset('test_data.tfrecord')
test_dataset = test_dataset.map(parse_tfrecord_fn).batch(32)
# Evaluar el modelo
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_dataset)
print(f"Precisión en datos de prueba: {test_accuracy:.2f}")
```
### 6. **Ajustes adicionales y visualización del entrenamiento**
Puedes visualizar el progreso del entrenamiento usando la información de history. Esto es útil para identificar problemas como el sobreajuste.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Graficar pérdida y precisión
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Precisión de entrenamiento')
plt.plot(history.history['loss'], label='Pérdida de entrenamiento')
plt.xlabel('Épocas')
plt.ylabel('Precisión / Pérdida')
plt.legend()
plt.show()
```
### Resumen
1. **Preparación de datos**: Se preprocesan y cargan los datos desde TFRecord.
2. **Definición del modelo**: Se configura una red neuronal que ajusta los datos de entrada.
3. **Compilación**: Se eligen el optimizador, la función de pérdida, y las métricas.
4. **Entrenamiento**: Se entrena el modelo con los datos de entrenamiento.
5. **Evaluación**: Se mide el rendimiento en los datos de prueba.
Esta estructura es común en proyectos de machine learning, especialmente en visión computarizada, y te permite ajustar el modelo gradualmente hasta obtener el rendimiento deseado.