Entrena YOLOv7 y corre detección de los objetos que quieras

[@felipe3966]

Estos videos son la polla. Aun que hablo ingles y no tengo problemas con la documentacion, me encanta percibir contenido de calidad en la comodidad del idioma nativo. A diferencia de un monton de videos de guia y tutoriales, las explicaciones de este man estan a la altura y no son copiados y pegados de las secciones de "Get Started" de las documentaciones de cada tecnologia

[@AMPTech]

Muchísimas gracias por el comentario Felipe! Saludos

[@alexsaave6957]

Gran trabajo como siempre Alex. Acercando el conocimiento a millones de personas que están interesadas en estos valiosos trabajos. Felicidades!

[@AMPTech]

Muchas gracias Alex!

[@claudiamasut9857]

Justamente lo que me gusta de este canal es que es tecnico y va rapido. Si quieren teoria hay miles ...gracias por tu aporte!

[@AMPTech]

Muchas gracias Claudia!

[@hamiltonu3664]

Hola amigo buen video, yo estoy iniciando en este mundo de lo que es la IA por lo que me fue muy fácil comprender tu explicación, gracias por compartir tus conocimientos.

[@mastermaster153]

Nice, soy web developer pero esto del machine learning me llama mucho la atención. Me gusta como explicas

[@AMPTech]

Muchas gracias! Si quieres echale un ojo a tensorflow JS, que te ayuda a integrar modelos de redes neuronales a java script (no el entrenamiento, solo predicciones). Puede interesarte

[@mastermaster153]

@@AMPTech excelente, gracias por el tip :)

[@Detectiveconanp]

Este canal se va hacer muy viral, hermano no dejes de hacer videos. Psdta: Eres mi Heroe

[@AMPTech]

Esperemos así sea, Muchas gracias por el comentario! Seguiré haciendo varios videos que espero les funcione y les interese mucho

[@raul_pa]

Genial tener más videos tuyos en Internet, Alex. Son muy útiles y motivan a seguir aplicando IA.

[@AMPTech]

Hola Raúl, muchas gracias!

[@fernandogeronimo963]

Increíble video y demostración 😃👍, aun no estoy en el campo de la IA, sin embargo estoy iniciando en la ciencia de datos, para finalmente ingresar al mundo del IA, es una locura como revolucionara al mundo esta tecnología. Saludos, y seguimos pendiente al material que subes. Éxitos!

[@AMPTech]

Gracias Fernando! Mucho éxito con este nuevo aprendizaje.

[@Julilosvelazquez]

Muy buenos tutoriales Alex! pase por varios de youtube y los tuyos son los mas precisos para quienes estan comenzando en este mundo. Tenes pensado algun tutotial con yolonas y roboflow?

[@adriancavazos7662]

Me alegra que hayas retomado tu canal

[@AMPTech]

Muchas gracias Adrian! Ya era hora de empezar a generar videos de manera periódica!

[@raferdev]

Muchas gracias por compartir tus conocimientos!

[@yamilgallardoyunes8217]

Agradezco muchísimo el contenido de tu canal! Muchísimas gracias por compartir te dejo un LIKE y un saludo enorme

[@AMPTech]

Muchas gracias Yamil! Me da mucho gusto saber que lo que hago les ayuda y les interesa.

[@yamilgallardoyunes8217]

@@AMPTech mucho más que eso Alex se ha convertido en pasión. Te envío un abrazo enorme

[@SantiagoTrebucq]

Excelente Alex. Muy buen video. Felicitaciones!

[@AMPTech]

Muchas gracia!

[@luisescares5428]

me gusto el video, buena demostracion, bien concisa ñ, saludos desde chile

[@AMPTech]

Muchas gracias Luis!

[@agooddaytoplay3114]

Increíble el valor que aportas, gracias!

[@AMPTech]

Gracias A ti!

[@neuralmimosa]

muy bien explicado muchas gracias

[@AMPTech]

Que gusto que te ayudo el video. Saludos!

[@neuralmimosa]

@@AMPTech Saludos,

[@miguelcalderon4025]

Hola, excelente video, cuanto durá el entrenamiento más o menos?, se puede usar colab en su versión free para entrenarlo o se queda corto?

[@nicolasjimenez596]

holaa muy buen video, gracias por tu contenido me ayuda bastante a aprender, consulta sabes si este modelo se puede hacer correr de forma optima en una raspberry? obviamente no esperando los mismos resultados que en un pc con una tarjeta dedicada, gracias de antemano

[@AMPTech]

No estoy seguro que estos pasos en especifico te funcionen. Lo que pasa con la raspberry a veces no es por la potencia sino que tiene un procesador ARM y muchos códigos de ML están diseñados para correr en CPUx86 (amd o intel)

[@cesarriat]

Alex gracias por compartir dos comentarios ; si dejas el colab en vez del docker te lo agradeceria y la otra sugerencia es cuando vas a escribir el archivo yaml el orden importe por q ese orden es el de la etiquetas de labelimg y no es trivial

[@AMPTech]

Muy buen punto el de los yaml! Sobre el colab, después lo armaré y lo pondré en este video.

[@juandavidgiraldogiraldo2083]

Excelente explicación muchas gracias

[@mauriciomolina1768]

bro, de casualidad sabes si el programa entrenado lo puedo montar en una tarjeta de desarrollo? como por ejemplo una raspberry

[@armandocristhiancastrochau5741]

Podrias hacer un video con Mask RCNN? Porfavor Por otro lado, tengo un dataset en CVAT ... En que formato descargo para usarlo en YOLOv7? Gracias por tu video!

[@AMPTech]

Hola Armando. Claro lo voy a tener en consideración. Con cvat puedes etiquetar en distintos formatos. El de yolo es uno que viene en un txt

[@luisfelipeperezherrera5887]

Alex como haría para agregar una nueva clase a un modelo ya entrenado?, necesitaría volver a entrenar con todas las fotos y etiquetas de las clases que ya entrené y adicionar las nuevas?, Muchas gracias

[@AMPTech]

Hola Luis. Si, tienes que entrenar de nuevo el modelo, ahora con las muevas clases mas las que tenías inicialmente

[@roman_ramos]

Excelente video Alex. Quisiera hacerte una consulta. Veo que la mayoría de los modelos de detención usan el dataset COCO, el cual tiene 80 clases. Hay algún modelo de Yolo v5, v6 o v7 que esté preentrenado para detectar más clases?...Gracias. He aprendido mucho con tus videos.

[@AMPTech]

Hola Roman. En sitios como kaggle hay alguno modelos pre entrenados ya con otras clases, normalmente si quieres mas clases ya es una tarea de cada quien. Lo que si es que te puedes apoyar de datasets ya pre etiquetados. En general COCO es un estándar de la industria y es el dataset sobre el que gran parte de los modelos son entrenados inicialmente y testeados.

[@roman_ramos]

@@AMPTech Perfecto. Gracias de nuevo.

[@sergiogonzalezdiaz2433]

Buenas! Primero, agradecerte y felicitarte por los videos que subes, me están ayudando bastante y son muy útiles. Te quería preguntar, a la hora de entrenar el modelo, uno de los argumentos que se le pasa es el de --img, que supuestamente es el tamaño de las imágenes a entrenar, si no he entendido mal. ¿Esto quiere decir que el dataset de entrenamiento lo tienes que crear con imágenes todas con el mismo tamaño (en el ejemplo de 640x640)? ¿Si es así, hay alguna manera "fácil" de hacerlo?, ya que por ejemplo al sacar el dataset de imagenes de internet cada imagen viene con tamaños distintos? ¿Habría que reescalar y recortar las imágenes? Muchas gracias y un saludo 👍

[@AMPTech]

Hola Sergio, no te preocupes el re escalado se hace en automático. Tu etiqueta las imágenes en cualquier dimensión, solo de preferencia que las imágenes sean mas grandes en ambas dimensiones de 640, pero si tienes unas cuantas que son menores a 640 tampoco pasa nada

[@sergiogonzalezdiaz2433]

@@AMPTech Gracias!!

[@alexanderjaramillo2373]

Puedo usar un modelo preentrenado con varios objetos?

[@orbittech4243]

Buen video, gracias. Si puedes hacer otros ejemplos similares se agradece. 👍

[@DJCHECA]

Hola, me gustó mucho tu video. Te hago una consulta, una vez que tenga las "coordenadas" del cuadrante que devuelve yolo, puedo hacer calculos de medidas con un aruco? Suponiendo que el aruco aparece en la foto. El fin sería determinar la medida en metros de un automóvil por ejemplo. O me recomienda otro procedimiento?

[@erosjoseadarragajimenez]

Muy buen contenido amigo , yo estoy en un proyecto en donde entrene un modelo en docker y tengo que hacer la integracion en la web con el protocolo RTSP en react con tensorflow , pero no tengo del todo claro como hacer de manera interactiva un conteo dinamico para contar en directo la cantidad de personas en una playa

[@ivanhernandezruiz892]

Hola eros, estoy haciendo mi proyecto de grado similar ¿Encontraste documentación de cómo hacer la integración en la web?

[@andrescristancho746]

Buen dia es posible hacer la matriz de confucion para las imagenes entreadas y los testeos? que herramina deberia ver para esto gracias

[@cadiazan_col]

Hola, excelente video! Pregunta, como lo harías pero pasando el modelo de inferencia hacia una Jetson Nano? Gracias.

[@starlinmonsalve816]

Se puede hacer detección y conteo a través de un drone? Específicamente contar la cantidad de ganado que pasa por un porton

[@AMPTech]

Si se puede, para saber cuantas cruzan el portón vas a requerir agregar una barrera “virtual”. Una linea sobre la imagen que cuando las coordenadas de las detecciones la crucen, uncremente o decremente contador.

[@starlinmonsalve816]

@@AMPTech genial, exactamente wuiero contar todo lo wue pase por un portón (barrera)

[@javier2993]

Muy buen video, muchas gracias

[@santiagoarango9216]

Holaa! Buen contenido. Tengo una pregunta, he implementado yolov7 en una jetson nano y quiero hacer inferencias en tiempo real con una cámara Raspberry Pi V2, no consigo configurar la cámara para esto. Tu sabrías como tengo que hacerlo? Un saludo

[@jesusmartinezgarcia282]

Yo estoy intentando hacerlo en una jetson nano orin, me podrias ayudar? tengo problemas con las librerias

Saludos, excelente video, pregunto lo siguiente, el archivo final PT, tendrá el conocimiento heredado del PT preentrenado de YoloV7?

[@AMPTech]

En todas las capas si. Menos en las ultimas que ahora están diseñadas para detectar únicamente lo que entrenaste.

@@AMPTech Excelente, muchas gracias!

[@AprendamosconScorpionSecurity]

Hola que tal saludos, excelente contenido un suscriptor mas, quería ver si me puede ayudar con un curso o algo que me ayude a ver como puedo hacer un calificador de jitomates o uvas y decir en que estado se encuentran, o que tipo de jitomate o uva es, espero me pueda o puedan ayudar se los agradecería mucho. De antemano gracias

[@enriquesegura4074]

Cordial saludo, amigo usted ofrece cursos personalizados? por favor, gracias.

[@helenamoreno-markestep6238]

Gracias por este magnífico vídeo. Hay algún mail en el que te pueda contactar para hacerte una consulta profesional?. Mil gracias

[@omaralejandroruizmendoza3323]

Hola amigo, una pregunta como hago para que mis clases estén balanceadas!

[@Unaynosvamos1]

Muy bueno, muchas gracias

[@genisbarberaigutierrez1898]

Buenas, en el paso de 6:55 me sale: "Assertion Error: CUDA unavailable, invalid device 0 requested" ¿Sabéis qué puede ser y como solucionarlo? Gracias!

[@AMPTech]

Tienes gpu? Si no tienes entonces pon cpu como variable

[@genisbarberaigutierrez1898]

@@AMPTech Tengo la 3050 de Nvidia; pero quizás me falta configurar algo para que funcione. Con la CPU pone que me tarda 10 dias en hacerse el training.

[@emmanuelsanchez5580]

@@genisbarberaigutierrez1898 Hola cuantos dias tardo con esa GPU???

[@jeffersonfigueroa2078]

holaaaa oye tengo una duda mi grafica es de amd que tengo que cambiar que no sea la grafica :)

[@AMPTech]

La tarjeta grafica es lo mas importante al entrenar estos modelos. Si no tienes una NVIDIA, podrías trabajar en Google Colab de manera gratuita con una GPU a tu disposición

[@RoquekesRDR]

Buenas! Mil gracias por el tutorial! ¿Podrías enseñar como hacer este etiquetado y reconocimiento en tiempo real?

[@AMPTech]

En mi video de yolo4 enseño el detalle de como etiquetar. Para procesar video, en source en vez del mp4 pon un cero 0

[@jaimeastudillo3016]

@@AMPTech no se abre la webcam me aparece este error assert cap.isOpened(), f'Failed to open {s}'

[@PedroLopez-vf4ec]

algo que veo es que yolov7 su certesa es mucho mas eficiente que versiones anteriores, aun poniendo el umbral en 27 logra identificar el numero correcto de clases en la imagen eso es correcto no ?

[@mariacca]

Que pasa si tengo imágenes de diferentes tamaños, tengo que poner el tamaño máximo que podría tener o a fuerza todas tienen que ser del mismo tamaño?

[@AMPTech]

Ls imágenes pueden ser de cualquier tamaño. El 640 ignoralo, ese re escalado de las imagenes ocurre automáticamente en el modelo.

[@andresbuitront2564]

Porque este video no tiene 1M de visitas xD, tengo algunas dudas sobre un experimento que estaba haciendo con YOLO, hay alguna evidencia cientifica para saber cuantas imagenes son necesarias para identificar una clase? porque 100 o 1000 o 10000, al final quisiera poder hacer algunas consultas que tenfo del algoritmo en si, como puedo contactarme contigo?

[@Erosgenuino]

¿podría detectar los articulos de un frigorifico?

[@AMPTech]

Si con iluminación correcta, sin problema

[@Erosgenuino]

@@AMPTech genial

[@Misaelferreracosta]

Alex excelente video. Una pregunta, estás abierto a nuevos proyectos como freelancer?

[@AMPTech]

Hola Misal, si por twitter si gustas mandame un mensaje y te comparto mi correo!

[@Misaelferreracosta]

@@AMPTech Te escribi por twitter

[@cristianmiguelfuentesmera5241]

hola Alejandro gracias nuevamente por tu aporte a lo mas actualizado respecto a YOLO V, tengo un percance al momento del aprendizaje me sale el siguiente erro: RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.10 GiB already allocated; 56.41 MiB free; 2.15 GiB reserved in total by PyTorch) If re served memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CON Le cambien de bacht-size a 4 (cambia a "Tried to allocate 2.00 MiB") y no puedo correr el aprendizaje, quisiera saber el problema y que soluciones me puedes brindar , gracias por tu tiempo para hacer esta información, saludos. NOTA: Estoy entrenando para 4 clases, tengo en train 2800 imágenes , val 1200 imágenes, influye también esto?

[@AMPTech]

Intenta bajar tu batch size aun más, el valor mas pequeño que puedes intentar es 1. Aunque por el ultimo error que te salió imagino que con que lo bajes a 3 tal vez te funciona.

[@cristianmiguelfuentesmera5241]

@@AMPTech lo baje a 1 tampoco, observe que estaba con CUDA versión : 11.2 y me baje a la ultima versión y comenzó a corre en batch size 4 el tema es el tiempo que me esta corriendo por época 23 min así que voy a demorar como un día y medio aprox jajaj en fin, puede ser el tiempo que demore por el peso de las imágenes que cada imagen pesa 1.74 MB, en total tengo en peso como 5.30 GB así que ni modo al menos me esta corriendo y eso es lo que cuenta, dato estoy realizando en CONDA.🙂

[@cristianmiguelfuentesmera5241]

Me podrías indicar el código completo para activar la webcam para reconocimiento en tiempo real por favor.

[@renkhoen548]

porq no lo hace con colab? es muy confuso todo

[@rhkuhz]

Tengo entendido que YOLO se empezó a bifurcar desde la v3 o v4, que las siguientes fueron desarrollos hechos por terceros, ya que el autor original abandono el proyecto y este fue continuado por la comunidad, es cierto?

[@AMPTech]

Si, y respecto a YOLOv7 hubo un tema porque esta version del video no fue la primera v7 en salir, pero, esta version esta hecha por uno de los colaboradores del primer YOLO, lo que le gano un poco mas de “seriedad”

[@rhkuhz]

@@AMPTech Y hay algún sitio donde pueda ver explicado (brevemente aunque sea) que versiones hay y que características nuevas proponen? Estoy empezando y la siguiente parte del curso que estoy haciendo es YOLO y me vendría muy bien tener esa info para experimentar 😅

[@PhoenixET26]

La verdad que vas tan rápido que no se te entiende nada, pero bueno veo que a varios les gusta. Me gustaria que hicieras este tipo de videos más despacio y explicando más cosas. Gracias por el contenido.

[@AMPTech]

Gracias por el comentario, lo voy a tomar en cuenta, justo quiero encontrar un buen punto y con este video experimenté hacerlo mas rápido. Saludos!

[@PhoenixET26]

@@AMPTech muchas gracias a ti

[@PhoenixET26]

No te quiero desanimar, podrias hacer un curso de varios segmentos cortos sobre como usar pytorch y tensorflow, a mi me interesan. Animo

[@AMPTech]

Si, los tengo en mi lista de próximos videos!

[@PhoenixET26]

@@AMPTech muchas gracias ❤🤗

[@pieroc4237]

What hace medio año estaba usandonel yolov5 tan rapido sacaron la 7

[@AMPTech]

Jajaja ya se… hubo una explosión de YOLOs. De hecho hay dos v7 pero este es el “oficial”

[@CarlosGonzales-xg5rj]

Les recomiendo ampliamente Kaggle, te da acceso a una GPU buenisima por 34 horas a la semana, ademas tiene varios tutoriales, y es completamente gratis

[@angelitri]

Si quieres ver cómo detecta objetos en el vídeo mientras lo va procesando sin esperar a qué acabe la ejecución cómo hay que hacer?

[@albagarridolopez6019]

hola! gracias por el vídeo, me sale todo de manera correcta salvo la predicción en imágenes y vídeos, que no me detecta ningún objeto en las imágenes y no me sale ningún error. En teoría debería salir, ¿alguien me podría ayudar? se lo agradecería mucho :(😔😔

[@kaguameitor2846]

Chale !!! Y yo que apenas estoy aprendiendo el bucle for y while 😥

[@AMPTech]

Por algún lugar se empieza! Ánimo

[@oscarhumbertomontejorodrig5524]

10 de 10

[@ricardoochoa2514]

crack

[@AMPTech]

Muchas gracias Ricardo!

[@servicioprivado1357]

a ver, yo solo quiero tener un vehiculo especifico, y poder fotografiara cada parte de este mismo (No quiero un millon de fotos de google, solo de mi vehiculo y modelo especifico), para cuando necesite cambiar una pieza (principalmente carroceria) y solo con pasar la camara, reconocer la pieza a remplazar, reconociendo su nombre y lugar en donde se encuentra en la bodega. Eso me haria ganar mucho tiempo. Alguien comprende mi idea?

[@Cog9079]

Se entiende tu idea, se tiene que entrenar etiquetando las partes específicas a reconocer

[@santiagocabascango6514]

Ojala hubiera explicación para hacerlo en windows eso de clonarlo :/ O soy muy idiota y no veo como hacerlo xD

[@omarcucu7979]

en windows puedes usar wsl para realizar el proceso

[@santiagocabascango6514]

@@omarcucu7979 gracias por indicarlo.. Pero lo que encontré es que se necesita versiones superiores a windows home Entonces ni modo :/

[@omarcucu7979]

@@santiagocabascango6514 recién lo hice en win11, todo con wsl. Lo único que me ha dado problema es usar video en tiempo real, ya que da un error al activar la cámara web, pero de ahí en más todo funcionó correctamente.

[@hectorquintero3874]

que lastima que vas rapido en el video y no das el paso a paso mas profundo, ejemplo no se como abrir el LabelImg

[@matiasbrollo6871]

A mí me fue peor, quiero aprender a programar pero no sé cómo se usa una computadora, no mostró el momento donde la enciende :v

La próxima vez explique más rápido para que no se le escape más detalles

[@angeldelacruz2147]

Necesariamente debo tener envidia?, pq me pide tener CUDA

[@YoelMonsalve]

Podemos detectar un mentiroso? 😆😆

[@AMPTech]

Pues imagino que lo que podrías hacer sería detectar ciertos rasgos o movimientos que la gente tiene al mentir. Pero imagino que no es algo tan facil de hacer.

[@adry4775]

Una consulta tengoel siguiente error al mandar a entrenar File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1120, in _try_get_data data = self._data_queue.get(timeout=timeout) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\queue.py", line 178, in get raise Empty _queue.Empty The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 616, in train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 336, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Adrian\Documents\Vision-por-Computador\Proyecto Interciclo\Yolov7\yolov7\utils\datasets.py", line 110, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 628, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1316, in _next_data idx, data = self._get_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1272, in _get_data success, data = self._try_get_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1133, in _try_get_data raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) from e RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 7540) exited unexpectedly Ayuda