Detección de Fallas de Soldadura con YOLO y Modelos Personalizados
Contenido del curso
Johanna Barragan
Julio Burbano
Johanna Barragan
Puedes entrenar el modelo en un servidor con GPU y luego copiar el archivo .pt al servidor del cliente con CPU. Sin embargo, asegúrate de que las bibliotecas y dependencias necesarias también estén instaladas en el servidor del cliente. Esto incluye PyTorch, las versiones correctas de las librerías que utilizaste para el entrenamiento y cualquier otra dependencia relevante que pueda estar en tu código. Verifica en la documentación de las librerías que utilizaste para asegurarte de que todo esté configurado correctamente.
Realicé una pregunta utilizando el botón «Has una pregunta a Carlos» pero la respuesta me envió a un link dentro de Plazi que no existe ¿será una alucinación de la IA que responde? yo creería que tal vez.
Para obtener imágenes para entrenar modelos personalizados, puedes seguir estos pasos:
Dataset Proporcionado: Si trabajas en un proyecto específico (como la detección de fallas de soldadura), el cliente puede proporcionarte un archivo comprimido con imágenes reales, como en el caso mencionado en el curso.
Fuentes Públicas: Utiliza bases de datos de imágenes disponibles en línea, como Kaggle, ImageNet, o Open Images, que ofrecen conjuntos de datos etiquetados.
Generación de Imágenes: Puedes crear imágenes sintéticas usando técnicas de data augmentation o herramientas como GANs (Generative Adversarial Networks).
Anotaciones: Asegúrate de que las imágenes estén etiquetadas correctamente para que el modelo aprenda de manera efectiva.
Recuerda que la calidad y variedad de tu dataset afectarán directamente el rendimiento del modelo.
