Comprender los pasos clave de un proyecto de visión artificial

Introducción

La visión por ordenador es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que ayuda a los ordenadores a ver y comprender el mundo como lo hacen los humanos. Procesa y analiza imágenes o vídeos para extraer información, reconocer patrones y tomar decisiones basadas en esos datos.

Las técnicas de visión por ordenador, como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de instancias, pueden aplicarse a diversos sectores, desde la conducción autónoma a la obtención de imágenes médicas, para obtener información valiosa.

Working on your own computer vision projects is a great way to understand and learn more about computer vision. However, a computer vision project can consist of many steps, and it might seem confusing at first. By the end of this guide, you'll be familiar with the steps involved in a computer vision project. We'll walk through everything from the beginning to the end of a project, explaining why each part is important. Let's get started and make your computer vision project a success!

Visión general de un proyecto de visión por ordenador

Before discussing the details of each step involved in a computer vision project, let's look at the overall process. If you started a computer vision project today, you'd take the following steps:

• Your first priority would be to understand your project's requirements.
• Then, you'd collect and accurately label the images that will help train your model.
• Next, you'd clean your data and apply augmentation techniques to prepare it for model training.
• After model training, you'd thoroughly test and evaluate your model to make sure it performs consistently under different conditions.
• Finally, you'd deploy your model into the real world and update it based on new insights and feedback.

Ahora que ya sabemos qué esperar, vamos a meternos de lleno en los pasos y a poner en marcha tu proyecto.

Step 1: Defining Your Project's Goals

The first step in any computer vision project is clearly defining the problem you're trying to solve. Knowing the end goal helps you start to build a solution. This is especially true when it comes to computer vision because your project's objective will directly affect which computer vision task you need to focus on.

He aquí algunos ejemplos de objetivos de proyectos y de tareas de visión artificial que pueden utilizarse para alcanzar dichos objetivos:

• Objetivo: Desarrollar un sistema que pueda controlar y gestionar el flujo de distintos tipos de vehículos en las autopistas, mejorando la gestión del tráfico y la seguridad.

  • Tarea de visión por ordenador: La detección de objetos es ideal para la vigilancia del tráfico porque localiza e identifica eficazmente varios vehículos. Es menos exigente computacionalmente que la segmentación de imágenes, que proporciona detalles innecesarios para esta tarea, lo que garantiza un análisis más rápido y en tiempo real.

• Objetivo: Desarrollar una herramienta que ayude a los radiólogos proporcionando contornos precisos, a nivel de píxel, de los tumores en las exploraciones médicas por imagen.

  • Tarea de visión por ordenador: La segmentación de imágenes es adecuada para las imágenes médicas porque proporciona límites precisos y detallados de los tumores que son cruciales para evaluar el tamaño, la forma y la planificación del tratamiento.

• Objetivo: Crear un sistema digital que categorice diversos documentos (por ejemplo, facturas, recibos, papeleo legal) para mejorar la eficacia organizativa y la recuperación de documentos.

  • Tarea de Visión Artificial: La clasificación de imágenes es ideal en este caso, ya que maneja un documento cada vez, sin necesidad de tener en cuenta la posición del documento en la imagen. Este enfoque simplifica y acelera el proceso de clasificación.

Paso 1.5: Seleccionar el modelo y el enfoque de entrenamiento adecuados

Tras comprender el objetivo del proyecto y las tareas de visión por ordenador adecuadas, una parte esencial de la definición del objetivo del proyecto es seleccionar el modelo y el enfoque de entrenamiento adecuados.

Dependiendo del objetivo, puedes optar por seleccionar el modelo primero o después de ver qué datos eres capaz de recopilar en el Paso 2. Por ejemplo, supongamos que tu proyecto depende en gran medida de la disponibilidad de determinados tipos de datos. En ese caso, puede resultar más práctico reunir y analizar primero los datos antes de seleccionar un modelo. Por otra parte, si tienes una idea clara de los requisitos del modelo, puedes elegir primero el modelo y luego recoger los datos que se ajusten a esas especificaciones.

Choosing between training from scratch or using transfer learning affects how you prepare your data. Training from scratch requires a diverse dataset to build the model's understanding from the ground up. Transfer learning, on the other hand, allows you to use a pre-trained model and adapt it with a smaller, more specific dataset. Also, choosing a specific model to train will determine how you need to prepare your data, such as resizing images or adding annotations, according to the model's specific requirements.

Note: When choosing a model, consider its deployment to ensure compatibility and performance. For example, lightweight models are ideal for edge computing due to their efficiency on resource-constrained devices. To learn more about the key points related to defining your project, read our guide on defining your project's goals and selecting the right model.

Antes de ponerte manos a la obra con un proyecto de visión artificial, es importante que tengas claros estos detalles. Comprueba que has tenido en cuenta lo siguiente antes de pasar al Paso 2:

• Clearly define the problem you're trying to solve.
• Determina el objetivo final de tu proyecto.
• Identifica la tarea específica de visión por ordenador necesaria (por ejemplo, detección de objetos, clasificación de imágenes, segmentación de imágenes).
• Decide si entrenar un modelo desde cero o utilizar el aprendizaje por transferencia.
• Selecciona el modelo adecuado para tu tarea y necesidades de despliegue.

Paso 2: Recogida y anotación de datos

La calidad de tus modelos de visión artificial depende de la calidad de tu conjunto de datos. Puedes recopilar imágenes de Internet, tomar tus propias fotos o utilizar conjuntos de datos preexistentes. Aquí tienes algunos recursos estupendos para descargar conjuntos de datos de alta calidad: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository y Kaggle Datasets.

Algunas bibliotecas, como Ultralytics, ofrecen soporte incorporado para varios conjuntos de datos, lo que facilita empezar a trabajar con datos de alta calidad. Estas bibliotecas suelen incluir utilidades para utilizar sin problemas los conjuntos de datos más populares, lo que puede ahorrarte mucho tiempo y esfuerzo en las fases iniciales de tu proyecto.

However, if you choose to collect images or take your own pictures, you'll need to annotate your data. Data annotation is the process of labeling your data to impart knowledge to your model. The type of data annotation you'll work with depends on your specific computer vision technique. Here are some examples:

• Image Classification: You'll label the entire image as a single class.
• Object Detection: You'll draw bounding boxes around each object in the image and label each box.
• Image Segmentation: You'll label each pixel in the image according to the object it belongs to, creating detailed object boundaries.

Data collection and annotation can be a time-consuming manual effort. Annotation tools can help make this process easier. Here are some useful open annotation tools: LabeI Studio, CVAT, and Labelme.

Paso 3: Aumento de datos y división del conjunto de datos

Después de recopilar y anotar tus datos de imagen, es importante dividir primero tu conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba antes de realizar el aumento de datos. Dividir tu conjunto de datos antes del aumento es crucial para probar y validar tu modelo en los datos originales, inalterados. Ayuda a evaluar con precisión lo bien que se generaliza el modelo a datos nuevos y desconocidos.

He aquí cómo dividir tus datos:

• Conjunto de entrenamiento: Es la mayor parte de tus datos, normalmente el 70-80% del total, que se utiliza para entrenar tu modelo.
• Conjunto de validación: Normalmente en torno al 10-15% de tus datos; este conjunto se utiliza para ajustar los hiperparámetros y validar el modelo durante el entrenamiento, ayudando a evitar el sobreajuste.
• Conjunto de prueba: El 10-15% restante de tus datos se reserva como conjunto de prueba. Se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos una vez finalizado el entrenamiento.

Después de dividir tus datos, puedes aumentarlos aplicando transformaciones como rotar, escalar y voltear las imágenes para aumentar artificialmente el tamaño de tu conjunto de datos. El aumento de datos hace que tu modelo sea más robusto a las variaciones y mejora su rendimiento en imágenes no vistas.

Bibliotecas como OpenCV, Albumentations y TensorFlow ofrecen funciones flexibles de aumento que puedes utilizar. Además, algunas bibliotecas, como Ultralytics, tienen incorporados ajustes de aumento directamente dentro de su función de entrenamiento del modelo, lo que simplifica el proceso.

Para comprender mejor tus datos, puedes utilizar herramientas como Matplotlib o Seaborn para visualizar las imágenes y analizar su distribución y características. Visualizar tus datos ayuda a identificar patrones, anomalías y la eficacia de tus técnicas de aumento. También puedes utilizar Ultralytics Explorer, una herramienta para explorar conjuntos de datos de visión por ordenador con búsqueda semántica, consultas SQL y búsqueda de similitud vectorial.

By properly understanding, splitting, and augmenting your data, you can develop a well-trained, validated, and tested model that performs well in real-world applications.

Paso 4: Entrenamiento del modelo

Una vez que tu conjunto de datos esté listo para el entrenamiento, puedes centrarte en configurar el entorno necesario, gestionar tus conjuntos de datos y entrenar tu modelo.

First, you'll need to make sure your environment is configured correctly. Typically, this includes the following:

• Instalar bibliotecas y frameworks esenciales como TensorFlow, PyTorch, o Ultralytics.
• Si utilizas una GPU, instalar librerías como CUDA y cuDNN te ayudará a activar la aceleración de la GPU y a acelerar el proceso de entrenamiento.

A continuación, puedes cargar tus conjuntos de datos de entrenamiento y validación en tu entorno. Normaliza y preprocesa los datos mediante redimensionamiento, conversión de formato o aumento. Con tu modelo seleccionado, configura las capas y especifica los hiperparámetros. Compila el modelo estableciendo la función de pérdida, el optimizador y las métricas de rendimiento.

Bibliotecas como Ultralytics simplifican el proceso de entrenamiento. Puedes empezar el entrenamiento introduciendo datos en el modelo con un código mínimo. Estas bibliotecas manejan los ajustes de pesos, la retropropagación y la validación automáticamente. También ofrecen herramientas para supervisar el progreso y ajustar fácilmente los hiperparámetros. Tras el entrenamiento, guarda el modelo y sus pesos con unos pocos comandos.

Es importante tener en cuenta que una gestión adecuada de los conjuntos de datos es vital para una formación eficaz. Utiliza el control de versiones de los conjuntos de datos para realizar un seguimiento de los cambios y garantizar la reproducibilidad. Herramientas como DVC (Control de Versiones de Datos) pueden ayudar a gestionar grandes conjuntos de datos.

Paso 5: Evaluación y ajuste del modelo

It's important to assess your model's performance using various metrics and refine it to improve accuracy. Evaluating helps identify areas where the model excels and where it may need improvement. Fine-tuning ensures the model is optimized for the best possible performance.

• Performance Metrics: Use metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score to evaluate your model's performance. These metrics provide insights into how well your model is making predictions.

• Ajuste de hiperparámetros: Ajusta los hiperparámetros para optimizar el rendimiento del modelo. Técnicas como la búsqueda en cuadrícula o la búsqueda aleatoria pueden ayudar a encontrar los mejores valores de hiperparámetros.

• Ajuste fino: Haz pequeños ajustes en la arquitectura del modelo o en el proceso de entrenamiento para mejorar el rendimiento. Esto puede implicar ajustar los ritmos de aprendizaje, el tamaño de los lotes u otros parámetros del modelo.

Paso 6: Prueba del modelo

En este paso, puedes asegurarte de que tu modelo funciona bien con datos completamente desconocidos, confirmando que está listo para su despliegue. La diferencia entre la prueba de modelos y la evaluación de modelos es que ésta se centra en verificar el rendimiento del modelo final, en lugar de mejorarlo iterativamente.

Es importante probar a fondo y depurar cualquier problema común que pueda surgir. Prueba tu modelo en un conjunto de datos de prueba independiente que no se haya utilizado durante el entrenamiento o la validación. Este conjunto de datos debe representar escenarios del mundo real para garantizar que el rendimiento del modelo es coherente y fiable.

Además, aborda problemas comunes como el sobreajuste, el infraajuste y la fuga de datos. Utiliza técnicas como la validación cruzada y la detección de anomalías para identificar y solucionar estos problemas.

Paso 7: Despliegue del modelo

Una vez que tu modelo ha sido probado a fondo, es hora de desplegarlo. El despliegue consiste en hacer que tu modelo esté disponible para su uso en un entorno de producción. He aquí los pasos para desplegar un modelo de visión por ordenador:

• Configurar el entorno: Configura la infraestructura necesaria para la opción de despliegue que hayas elegido, ya esté basada en la nube (AWS, Google Cloud, Azure) o en el borde (dispositivos locales, IoT).

• Exportar el modelo: Exporta tu modelo al formato adecuado (por ejemplo, ONNX, TensorRT, CoreML para YOLOv8) para garantizar la compatibilidad con tu plataforma de despliegue.

• Desplegar el modelo: Despliega el modelo configurando API o puntos finales e integrándolo con tu aplicación.
• Garantizar la escalabilidad: Implementa equilibradores de carga, grupos de autoescalado y herramientas de supervisión para gestionar los recursos y manejar el aumento de datos y peticiones de los usuarios.

Paso 8: Supervisión, mantenimiento y documentación

Once your model is deployed, it's important to continuously monitor its performance, maintain it to handle any issues, and document the entire process for future reference and improvements.

Las herramientas de monitorización pueden ayudarte a realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y a detectar anomalías o caídas en la precisión. Supervisando el modelo, puedes ser consciente de la deriva del modelo, cuando el rendimiento del modelo disminuye con el tiempo debido a cambios en los datos de entrada. Vuelve a entrenar periódicamente el modelo con datos actualizados para mantener la precisión y la relevancia.

Además de la supervisión y el mantenimiento, la documentación también es clave. Documenta minuciosamente todo el proceso, incluida la arquitectura del modelo, los procedimientos de entrenamiento, los hiperparámetros, los pasos de preprocesamiento de datos y cualquier cambio realizado durante la implantación y el mantenimiento. Una buena documentación garantiza la reproducibilidad y facilita futuras actualizaciones o la resolución de problemas. Si supervisas, mantienes y documentas eficazmente tu modelo, puedes asegurarte de que siga siendo preciso, fiable y fácil de gestionar a lo largo de su ciclo de vida.

Preguntas frecuentes

He aquí algunas preguntas habituales que pueden surgir durante un proyecto de visión artificial:

• P1: ¿Cómo cambian los pasos si ya tengo un conjunto de datos o datos al iniciar un proyecto de visión artificial?

  • A1: Starting with a pre-existing dataset or data affects the initial steps of your project. In Step 1, along with deciding the computer vision task and model, you'll also need to explore your dataset thoroughly. Understanding its quality, variety, and limitations will guide your choice of model and training approach. Your approach should align closely with the data's characteristics for more effective outcomes. Depending on your data or dataset, you may be able to skip Step 2 as well.

• Q2: I'm not sure what computer vision project to start my AI learning journey with.

  • A2: Check out our guides on Real-World Projects for inspiration and guidance.

• Q3: I don't want to train a model. I just want to try running a model on an image. How can I do that?

  • A3: Puedes utilizar un modelo preentrenado para realizar predicciones sobre una imagen sin entrenar un nuevo modelo. Consulta la páginaYOLOv8 predict docs para obtener instrucciones sobre cómo utilizar un modelo YOLOv8 preentrenado para hacer predicciones sobre tus imágenes.

• P4: ¿Dónde puedo encontrar artículos más detallados y actualizaciones sobre aplicaciones de visión por ordenador y YOLOv8?

  • A4: Para obtener artículos más detallados, actualizaciones y conocimientos sobre aplicaciones de visión por ordenador y YOLOv8, visita la página del blogUltralytics . El blog cubre una amplia gama de temas y proporciona información valiosa para ayudarte a estar al día y mejorar tus proyectos.

Comprometerse con la Comunidad

Conectar con una comunidad de entusiastas de la visión por ordenador puede ayudarte a abordar con confianza cualquier problema que se te plantee mientras trabajas en tu proyecto de visión por ordenador. He aquí algunas formas de aprender, solucionar problemas y trabajar en red con eficacia.

Recursos comunitarios

• Cuestiones de GitHub: Echa un vistazo al repositorio GitHub deYOLOv8 y utiliza la pestaña Cuestiones para hacer preguntas, informar de errores y sugerir nuevas funciones. La comunidad activa y los mantenedores están ahí para ayudar con problemas específicos.
• Ultralytics Servidor Discord: Únete al servidor Discord deUltralytics para interactuar con otros usuarios y desarrolladores, obtener ayuda y compartir opiniones.

Documentación oficial

• Ultralytics YOLOv8 Documentación: Explora la documentación oficial de YOLOv8 para obtener guías detalladas con consejos útiles sobre diferentes tareas y proyectos de visión por ordenador.

Utilizar estos recursos te ayudará a superar los retos y a mantenerte al día de las últimas tendencias y las mejores prácticas de la comunidad de visión por ordenador.

¡Pon en marcha hoy tu proyecto de visión artificial!

Emprender un proyecto de visión por ordenador puede ser emocionante y gratificante. Siguiendo los pasos de esta guía, puedes construir una base sólida para el éxito. Cada paso es crucial para desarrollar una solución que cumpla tus objetivos y funcione bien en escenarios del mundo real. A medida que adquieras experiencia, descubrirás técnicas y herramientas avanzadas para mejorar tus proyectos. Mantén la curiosidad, sigue aprendiendo y explora nuevos métodos e innovaciones.

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