Etiquetado de Imágenes con Label Studio y Exportación a Yolo
Contenido del curso
Iván Alexis Nocua Benitez
Carlos Bustillo
Profesor
ernesto sanchez
Robert Yesid Barrios Acendra
Jorge Andres Castro Pachon
Jorge Andres Castro Pachon
Juan Acevedo
Ahora que tengo etiquetado mi modelo y listo para usar, ¿donde podria desplegarlo de una manera rapida para que alguien no muy habil con la tecnologia pueda ver su utilidad?
Ahora que tenes tu modelo listo podrías desplegarlo en Hugging Face Spaces (HF) 🚀. Te podes armar una interfaz gráfica con Gradio que consuma tu modelo y lo desplegas en HF. Tene en cuenta que HF ofrece de manera gratuita el uso de despliegues con CPU, y si tenes un modelo de Deep Learning puede que demore algunos segundos / minutos para hacer la predicción. También tiene acceso a GPUs pagas que van a hacer que tu modelo corra con la misma o mayor velocidad que en Google Colab.
¡Éxitos en tu despliegue! 🚀
En este caso se utilizó la opción OBB que es para obtener bounding boxes con rotación, los datos obenidos como labels tienen mas parámetros (9 datos) que para la detección de objetos normal (5 datos)
¿Y si se me olvidó poner una etiqueta qué hago?
Bueno necesitaba etiquetar 10mil imagenes que me habian pasado y evidentemente hacerlo manualmente no era vaible por el deadline que tiene el proyecto.
La solucion que encontre fue etiquetar manualmente 300 imagenes, que me tomo como 5 horas. Y con esas imagenes entrene un modelo pequeño, YOLOv11n. Con el objetivo de usarlo como auto-etiquetador, con ese modelo etiquete unas 1000 (evidentemente no fueron perfectas y tuve que corregir una que otra, pero aceleró mucho el proceso) Ya con esas 1000 imagenes etiquetadas entrene un modelo YOLOv11s y el autoetiquetador mejoró, ayudandome a etiquetar 3000 imagenes, que denuevo estuve supervisando. Repeti el proceso hasta tener las 10mil imagenes etiquetadas y con este dataset completo se puede entrenar el YOLOv11m.
La herramienta que me ayudo a corregir pequeños errores de etiquetado que tenian los modelos fue Roboflow labeling, tiene una version gratis muy generosa en la cual uno le sube la foto y la label y puedes ver cada imagen, mover una boundinbox si quedo corrida o borrar alguna otra si se cometio algun error
En total armando todo este dataset tarde 5 dias , que pudo haber sido menos si hubiera sabido esta tecnica antes. Espero que sea de utilidad para quien lo lea, un saludo
El nombre de las imagenes se cambiaron. Evidentemente las imagenes deben de tener exactamente el mismo nombre que la etiqueta correspondiente, porque dentro de estas etiquetas quedan la clase, la cordenada en x (entre 0 y 1), la coordenada en Y (entre 0 y 1), el Alto (Height) y el ancho (Width).
¿Hay forma de automatizar el proceso? Tengo unas 10mil imagenes y tengo que etiquetar si tienen casco, chaleco o si no tienen nada
Usen la version que les da compatibilidad de mediapipe ya que con label-studio hay un error de dependencias parecido
