Visión general del aprendizaje automático de BirdBot + etiquetado de datos

Visión general del aprendizaje automático de BirdBot + etiquetado de datos

Tabla de contenido

1. Introducción al aprendizaje automático

   1. ¿Qué es el aprendizaje automático?
   2. Nuestro enfoque y modelos de aprendizaje automático
   3. ¿Qué es Yellow y por qué lo utilizamos?

2. Arquitectura de Yellow

   1. You Only Look Once (Yolo): una introducción
   2. Darknet: una arquitectura de programación en C
   3. Desarrollado por Alexi, un influyente en la comunidad de detección de objetos
   4. Estándar en la industria desde 2020
   5. Yellow V4 y Tiny Yolov4: nuestro enfoque

3. Funcionamiento de Yolo

   1. Un desglose detallado de la red de convolución
   2. Extracción de características y detección de objetos
   3. Ventajas de Yolo: una única pasada por la imagen
   4. Rendimiento de Yellow V3 y comparativa con otras arquitecturas

4. ¿Por qué utilizamos Yellow?

   1. Estado de la técnica en precisión y FPS (fotogramas por segundo)
   2. Alta precisión con una velocidad de ejecución rápida
   3. Comparativa con RetinaNet y SSD MobileNet
   4. Beneficios de mantener altos puntajes de precisión y FPS

5. Requisitos para entrenar modelos de aprendizaje automático

   1. Tutoriales recomendados para aprender TensorFlow y Darknet
   2. Importancia de la etiquetación de datos en el proceso de entrenamiento
   3. Cómo etiquetar imágenes utilizando Make Sense ai
   4. Conversión de archivos XML y preparación del conjunto de datos

6. El futuro del aprendizaje automático en BirdBot

   1. Incorporación de nuevas cámaras y adquisición de más datos
   2. Mejora continua de la inteligencia del modelo de aprendizaje automático

🔍 Introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje automático se ha convertido en una parte fundamental de la tecnología moderna, y en BirdBot, no somos una excepción. En este artículo, exploraremos qué es el aprendizaje automático y cómo lo aplicamos en nuestro backend. También te presentaremos a Yellow, nuestra arquitectura de aprendizaje automático preferida, y te explicaremos por qué elegimos esta tecnología.

🤖 ¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a partir de datos. En BirdBot, utilizamos el aprendizaje automático para entrenar a nuestros modelos de detección de objetos, permitiéndonos identificar y clasificar aves en tiempo real. Esto nos ayuda a recopilar datos e información valiosa sobre las especies de aves y sus comportamientos.

🌟 ¿Qué es Yellow y por qué lo utilizamos?

Yellow es una arquitectura de aprendizaje automático conocida como You Only Look Once (Yolo), que se ha convertido en un estándar en la comunidad de detección de objetos desde su introducción en 2020. Desarrollada por Alexi, Yellow se basa en Darknet, una arquitectura de programación en C de código abierto.

En BirdBot, utilizamos Yellow V4 y Tiny Yolov4 para nuestro proceso de detección de objetos. Estas arquitecturas nos permiten llevar a cabo un análisis detallado de las imágenes y extraer características clave para la detección de aves. Yellow se destaca por su capacidad para realizar una sola pasada por la imagen, lo que mejora la eficiencia y reduce el tiempo de procesamiento en comparación con otras arquitecturas que necesitan realizar múltiples pasadas.

En el siguiente apartado, profundizaremos en los detalles técnicos de la arquitectura de Yellow y explicaremos cómo funciona el proceso de detección de objetos.