myeyes trainer

Notebook python para el entrenamiento de un modelo personalizado basado en el zoo de modelos de Tensorflow para el reconocimiento de objetos en TFLite

Features

• Entrenamiento personalizado de un modelo del Zoo de Tensorflow
• Conversion de modelo a TFLite

Instalacion

1. Instalar Anaconda
2. Generar enviroment con:

• Tensorflow
• Tensorflow-GPU

conda create --name [env name] tensorflow tensorflow-gpu

3. Inicializar enviroment

conda activate [env name]

4. Instalar Jupyter

conda install -c anaconda jupyter 

5. Inicia Jupyter
6. Abrir Trainer.ipynb, descomentar instaladores pip en primer recuadro e instarlos
7. Realizar ajustes necesatios

Ajustes

1. Una vez creada la estructura de carpetas copiar el dataset (iamgenes jpg) en la carpeta workspace/data/images y el conjunto de etiquetas xml en workspace/data/annotations

Tecnologias

El proyecto fue creado con :

• Tensorflow: 2.8.0

Herrramientas

El proyecto utiliza las siguientes herramientas:

• jupyter Notebooks
• labelimg

Notas

• TFLite para Deteccion de objetos solo acepta modelos de la familai SSD, actualmente la aplicacion usa SSD MobileNet v2 320x320