Como crear tu propio DETECTOR DE OBJETOS para Android | Tensorflow Tutorial

Summary

Este video guía paso a paso el proceso de detección de objetos en Android, dividido en tres etapas: etiquetado de datos, entrenamiento del modelo y ejecución en una aplicación móvil. Inicia con el etiquetado manual de imágenes usando LabelImg, luego detalla el entrenamiento utilizando TensorFlow y Google Colab. Se exploran técnicas como la transferencia de aprendizaje con modelos preentrenados, la creación de archivos para el entrenamiento y la validación, así como la optimización de modelos para dispositivos móviles. Finalmente, se explica cómo implementar el modelo en una aplicación Android utilizando TensorFlow Lite, demostrando resultados en tiempo real con imágenes de gatos y perros.

Takeaways

• 😀 El video explica cómo realizar la detección de objetos en Android utilizando TensorFlow, dividido en tres partes: etiquetado de datos, entrenamiento del modelo y ejecución en una aplicación Android.
• 😀 Para el etiquetado de datos, se utiliza el programa LabelImg, permitiendo crear cuadros delimitadores (red box) y asignar clases a los objetos en las imágenes.
• 😀 Las imágenes deben estar en formato JPG y las anotaciones generadas se guardan en formato XML.
• 😀 Se recomienda usar Google Colab para el entrenamiento del modelo, lo que requiere una cuenta de Google y la configuración del entorno para utilizar GPU.
• 😀 Los archivos necesarios para el entrenamiento incluyen imágenes, anotaciones, un archivo de configuración, y un archivo TXT con los nombres de las clases, como 'perro' y 'gato'.
• 😀 Es esencial verificar que las rutas de los archivos subidos a Google Drive sean correctas antes de comenzar el proceso de entrenamiento.
• 😀 Para la instalación de las librerías necesarias para el entrenamiento, se utiliza TensorFlow a través de GitHub y se asegura la compatibilidad de versiones.
• 😀 El entrenamiento del modelo se realiza usando la técnica de transferencia de aprendizaje, descargando un modelo preentrenado como MobileNet SSD, que es ligero y rápido en inferencia.
• 😀 Durante el entrenamiento, se ajustan parámetros como el tamaño de lote y el número de pasos (por ejemplo, 1,000 pasos inicialmente, luego 9,000 más para mejorar la precisión).
• 😀 Después de entrenar, el modelo se exporta en formato TF, y se optimiza para dispositivos móviles reduciendo el tamaño a Float16 para mejorar la velocidad sin perder demasiada precisión.
• 😀 En la parte final, el modelo entrenado se integra en una aplicación Android usando TensorFlow Lite, donde se implementan funcionalidades como la detección de objetos y la visualización de cuadros delimitadores en tiempo real.

Q & A

¿Qué es lo primero que se debe hacer al empezar el proceso de detección de objetos con Android?

Lo primero que se debe hacer es el etiquetamiento de los datos, utilizando un programa como LabelImg para crear las etiquetas en las imágenes.

¿En qué formato deben estar las imágenes para el etiquetamiento?

Las imágenes deben estar en formato JPG de cualquier tamaño.

¿Cómo se deben organizar las carpetas después de etiquetar las imágenes?

Se deben crear dos carpetas: una para las imágenes y otra para las anotaciones. Las imágenes estarán en formato JPG y las anotaciones en formato XML.

¿Qué herramienta de Google se utiliza para el entrenamiento del modelo?

Se utiliza Google Colab, que es una herramienta gratuita que solo requiere una cuenta de Google.

¿De dónde se puede descargar el conjunto de datos para el etiquetado de perros y gatos?

El conjunto de datos utilizado en el video es el de mascotas de la Universidad de Oxford, y se puede descargar desde la página de Roboflow.

¿Cómo se preparan los datos para el entrenamiento?

Se suben los archivos de imágenes y anotaciones a Google Drive, se instalan las librerías necesarias y luego se procesan los datos para crear los archivos CSV de entrenamiento y validación.

¿Qué es el formato TFRecord y por qué se utiliza?

El formato TFRecord es un formato binario utilizado por TensorFlow para almacenar grandes cantidades de datos. Se utiliza para almacenar las imágenes y sus anotaciones de forma eficiente durante el entrenamiento del modelo.

¿Qué es la transferencia de aprendizaje y cómo se aplica en este proyecto?

La transferencia de aprendizaje es una técnica en la que se ajusta un modelo previamente entrenado para nuevas tareas. En este caso, se utiliza un modelo preentrenado con la arquitectura SSD de MobileNet, que luego se ajusta con los datos de perros y gatos.

¿Cómo se mejora el rendimiento del modelo durante el entrenamiento?

Se realizan varias pruebas de entrenamiento, incrementando el número de pasos hasta obtener una mejor precisión. En el video, el modelo se entrenó inicialmente con 1,000 pasos y luego se ajustó a 9,000 pasos más para mejorar los resultados.

¿Qué se debe hacer después de entrenar el modelo para usarlo en un dispositivo móvil?

Después de entrenar el modelo, se exporta en un formato más adecuado para el móvil, como el formato TensorFlow Lite (TFLite). Además, se configuran los metadatos y se integran las librerías necesarias para utilizar el modelo en una aplicación Android.