Detecta baches en carreteras con YOLO

Contenido

1. Introducción
2. Descarga de archivos modelo de YOLO
3. Preparación de archivos anotados
4. Creación de conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas
5. Implementación del proceso de entrenamiento
6. Proceso de inferencia
7. Creación de carpetas necesarias
8. Extracción de información de anotaciones
9. Creación de archivos de texto para anotaciones
10. Escritura de los archivos de texto

Detección de baches con YOLO

La detección de baches es una tarea importante para mantener la seguridad vial. En este artículo, aprenderemos a implementar un detector de baches utilizando el modelo YOLO (You Only Look Once). Seguiremos un conjunto de pasos para descargar los archivos de modelo de YOLO, preparar los archivos anotados, crear los conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas, implementar el proceso de entrenamiento y realizar la inferencia. Además, explicaremos cómo crear las carpetas necesarias y extraer la información de las anotaciones. ¡Comencemos!

1. Introducción

La detección de baches es esencial para garantizar la seguridad en las carreteras. Con YOLO, podemos construir un modelo de detección de objetos que pueda identificar y localizar los baches en las imágenes o videos. En este artículo, mostraremos cómo utilizar YOLO para este propósito y lograr resultados precisos y eficientes.

2. Descarga de archivos modelo de YOLO

El primer paso en nuestro proceso es descargar los archivos de modelo de YOLO. Estos archivos contienen los pesos y configuraciones necesarios para entrenar nuestro modelo de detección de baches. Podemos descargar estos archivos desde el repositorio de GitHub correspondiente.

3. Preparación de archivos anotados

Una vez que hemos descargado los archivos de modelo de YOLO, es necesario preparar los archivos anotados. Estos archivos contienen la información de las anotaciones de los objetos en nuestras imágenes de entrenamiento. En este paso, seguiremos un formato específico para las anotaciones, similar al que utilizamos en publicaciones anteriores sobre detección de objetos.

4. Creación de conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas

Después de preparar los archivos anotados, procederemos a crear los conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas. Estos conjuntos son necesarios para entrenar y evaluar nuestro modelo de detección de baches. Dividiremos nuestras imágenes anotadas en estos conjuntos de manera estratificada para asegurarnos de tener una representación equilibrada de las clases en cada conjunto.

5. Implementación del proceso de entrenamiento

Una vez que tenemos nuestros conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas, podemos comenzar a implementar el proceso de entrenamiento. En este paso, utilizaremos los archivos de modelo de YOLO descargados anteriormente para configurar nuestro entrenamiento. Ajustaremos los hiperparámetros, como el tamaño de lote, el número de épocas y la tasa de aprendizaje, según las necesidades de nuestro proyecto.

6. Proceso de inferencia

Una vez que hemos entrenado nuestro modelo, podemos utilizarlo para realizar inferencias en imágenes o videos. Esto nos permitirá detectar baches en tiempo real y tomar las medidas necesarias para su reparación. El proceso de inferencia implica alimentar las imágenes o los cuadros de video a nuestro modelo y analizar las detecciones realizadas.

7. Creación de carpetas necesarias

Antes de comenzar con la implementación de YOLO, es importante crear las carpetas necesarias en nuestro sistema de archivos. Estas carpetas incluyen una carpeta principal para almacenar los datos de baches, así como subcarpetas para las imágenes y las anotaciones.

8. Extracción de información de anotaciones

Para utilizar la información de las anotaciones en nuestro proyecto, necesitamos extraerla de los archivos anotados. Esto implica leer los archivos y obtener la información relevante, como las coordenadas de los baches y las clases a las que pertenecen. Utilizaremos bibliotecas de procesamiento de datos, como Pandas, para realizar esta extracción de manera eficiente.

9. Creación de archivos de texto para anotaciones

Una vez que hemos extraído la información de las anotaciones, necesitaremos escribirla en archivos de texto. YOLO requiere que las anotaciones se almacenen en un formato específico, donde cada línea del archivo de texto corresponde a una anotación. En cada línea, se incluirán las coordenadas del cuadro delimitador y el ID de la clase.

10. Escritura de los archivos de texto

Finalmente, escribiremos la información de las anotaciones en los archivos de texto correspondientes. Cada archivo de imagen tendrá su propio archivo de texto asociado que contendrá las anotaciones correspondientes a ese archivo. Este paso es crucial para preparar nuestros datos de entrenamiento y permitir que YOLO los utilice de manera efectiva.

Esperamos que este artículo te haya proporcionado una comprensión sólida del proceso de detección de baches con YOLO. Desde la descarga de los archivos modelo hasta la preparación de las anotaciones y la implementación del proceso de entrenamiento, hemos cubierto todos los pasos necesarios para lograr resultados precisos y confiables. ¡Ahora estás listo para comenzar tu propio proyecto de detección de baches con YOLO!

Recursos:

• Repositorio de GitHub de YOLO: enlace
• Biblioteca Pandas: enlace