Entrenando y estudiando una red de segmentación

Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

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Introducción a Computer Vision

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¿Qué es la visión computarizada y cuáles son sus tipos?
08:35 min

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Entrenando y estudiando una red de segmentación

Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

Clase 28 de 31

Clase 28 / 31

Mario Alexander Vargas Celis

Hace 2 años

Entrenar y evaluar una red de segmentación implica varios pasos, desde la configuración del dataset y la arquitectura de la red, hasta el proceso de entrenamiento y el análisis de los resultados. Vamos a cubrir los aspectos principales de este proceso.

### 1. Preparación del Dataset

Para segmentación, el dataset debe incluir:

- **Imágenes**: Las imágenes que contienen los objetos de interés.

- **Máscaras**: Imágenes binarizadas (o multiclase) en las que los píxeles están etiquetados según las regiones correspondientes a cada clase. Cada clase tiene su propio valor en la máscara.

### 2. División de Datos

Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Esto permite evaluar el modelo en datos nuevos durante y después del entrenamiento:


from sklearn.model\_selection import train\_test\_split



images = \[...]  # Lista de imágenes

masks = \[...]   # Lista de máscaras correspondientes



\# División de datos en entrenamiento y validación

train\_images, val\_images, train\_masks, val\_masks = train\_test\_split(images, masks, test\_size=0.2, random\_state=42)

### 3. Creación del Modelo U-Net

Aquí usamos el modelo U-Net que definimos anteriormente para tareas de segmentación. Puedes ajustar la arquitectura si es necesario:


model = unet\_model(input\_size=(128, 128, 3), num\_classes=1)

model.compile(optimizer='adam', loss='binary\_crossentropy', metrics=\['accuracy'])

### 4. Data Augmentation (Aumento de Datos)

El aumento de datos es esencial para mejorar la robustez de un modelo de segmentación. Podemos usar Albumentations o tf.image para transformar imágenes y sus máscaras de manera sincronizada.

Ejemplo con Albumentations:


import albumentations as A

from albumentations.core.composition import Compose

from albumentations.pytorch import ToTensorV2



\# Definir transformaciones

transform = Compose(\[

&#x20;   A.HorizontalFlip(p=0.5),

&#x20;   A.VerticalFlip(p=0.5),

&#x20;   A.RandomRotate90(p=0.5),

&#x20;   A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),

&#x20;   ToTensorV2()

])



\# Aplicar las transformaciones al par (imagen, máscara)

def augment(image, mask):

&#x20;   augmented = transform(image=image, mask=mask)

&#x20;   return augmented\['image'], augmented\['mask']

### 5. Entrenamiento del Modelo

Configuramos el entrenamiento con el conjunto de entrenamiento y validación, y ajustamos el número de épocas y tamaño de batch:


batch\_size = 16

epochs = 50



history = model.fit(

&#x20;   train\_images, train\_masks,

&#x20;   validation\_data=(val\_images, val\_masks),

&#x20;   batch\_size=batch\_size,

&#x20;   epochs=epochs,

&#x20;   verbose=1

)

### 6. Evaluación del Modelo

Tras el entrenamiento, evaluamos el modelo con el conjunto de prueba. Las métricas comunes en segmentación incluyen:

- **IoU (Intersection over Union)**: Calcula el solapamiento entre la predicción y la máscara real.

- **Dice Coefficient**: Similar al IoU, da una medida de precisión para la segmentación.

Calculamos el IoU y otras métricas con funciones personalizadas o bibliotecas como scikit-image:


from tensorflow.keras.metrics import MeanIoU



\# Evaluar IoU en datos de validación

iou = MeanIoU(num\_classes=2)

iou.update\_state(val\_masks, model.predict(val\_images))

print(f"IoU en conjunto de validación: {iou.result().numpy()}")

### 7. Visualización de Resultados

Visualizar los resultados ayuda a evaluar cómo el modelo realiza la segmentación. Aquí usamos Matplotlib para comparar imágenes originales, máscaras reales y predicciones:


import matplotlib.pyplot as plt



def visualize\_sample(image, mask, prediction):

&#x20;   plt.figure(figsize=(12, 4))

&#x20;   plt.subplot(1, 3, 1)

&#x20;   plt.title("Imagen original")

&#x20;   plt.imshow(image)

&#x20;   plt.subplot(1, 3, 2)

&#x20;   plt.title("Máscara real")

&#x20;   plt.imshow(mask, cmap="gray")

&#x20;   plt.subplot(1, 3, 3)

&#x20;   plt.title("Predicción")

&#x20;   plt.imshow(prediction, cmap="gray")

&#x20;   plt.show()



\# Visualizar un ejemplo

image, mask = val\_images\[0], val\_masks\[0]

prediction = model.predict(image\[None, ...])\[0]

visualize\_sample(image, mask, prediction)

### 8. Ajuste Fino y Mejoras

Para optimizar el rendimiento del modelo, consideramos técnicas como:

- **Ajuste de hiperparámetros**: Modificar la tasa de aprendizaje, número de épocas, optimizador, entre otros.

- **Regularización**: Añadir capas de Dropout en la red o aplicar técnicas como la regularización L2.

- **Aumento de datos avanzado**: Implementar transformaciones adicionales como cambios de escala o ruido.

### 9. Guardado y Carga del Modelo

Guardar el modelo entrenado permite reutilizarlo en el futuro:


\# Guardar el modelo

model.save('modelo\_segmentacion.h5')



\# Cargar el modelo

from tensorflow.keras.models import load\_model

modelo\_cargado = load\_model('modelo\_segmentacion.h5')

Este proceso completo permite crear, entrenar, evaluar y ajustar una red neuronal de segmentación para que sea precisa y robusta en el análisis de imágenes.

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