Entrenar YOLO para detectar objetos en video

[@yilmertapias5493]

Tus vídeos son los mejores, llevo viéndote hace mucho tiempo y he aprendido muchísimo.

[@jhoan_garcia470]

gracias por el video, me fue de mucha ayuda para un proyecto de la universidad. Si desean saltarse la creación del entorno pueden crear un contenedor de docker con la versión de python3.6 y les funcionara sin problemas todos los pasos, esto me sirvio mucho para correr el proyecto en windows.

[@raulhernandez5955]

Disculpa amigo como se crea un contenedor, te lo agradecería si me explicaras, saludos.

[@MegaLobo000]

Eres el mejor 👍🏻 gracias amigo. Éxitos y Bendiciones

[@OSCAR-CH]

Creo que eres el único que explica super bien y lo mejor de todo es que es en español, crack

[@LUPERTOSO]

Hola. En mi caso, para que cargara la paquetería indicada en el archivo requirements,txt y funcionara todo ok, tuve que cambiar en este archivo las versiones de torch y torchvision a las siguientes (que son las actuales): torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 Al hacer este cambio, me cargó estas 2 librerías sin problemas ya que antes de hacer esto no lo hacía. Saludos desde Chile.

[@mauriciobarrera3894]

Excelente, gracias! También tuve que modificar la versión de absl-py a 0.12.0 ya que ahí me generaba el error.

[@oscarmrioja]

Excelente video, muchas gracias, aprendemos mucho de tu canal. Seria muy de agradecer, que cuando tengas tiempo añadieses algo sobre yolo 4 que ya está funcionando y parece que es mejor.

[@elvisedmar6629]

Muy buen vídeo. Seria genial si haces vídeos sobre procesamiento de voz y como implementarlos. Saludos.

[@matiasignacioordenescontre3150]

Simplemente espectacular, muchas gracias

[@elvisonatrip]

Muy buen video, muchas gracias. Saludos de Chile!

[@antonioramos4352]

Gracias por el tutorial , no se si un dia de estos haras uno para segmentacion de imagenes .....

[@Limberg71]

Al fin lo pude conseguir entrene por 100 epocas con 3000 imagenes de buena calidad para una clase y consigue buenos resultados. Gracias!!! la seguire entrenando porque aun tengo perdida superior a 5 en algunas imagenes. pero pinta bien mi examen.

[@miguelanayavargas9272]

Holaaaaaa, una pregunta, cuando lo entrenaste ¿No se te detenía de repente el entranamiento? Algun error con tu base de datos? Si fue así ¿Lo solucionaste?

[@Limberg71]

@@miguelanayavargas9272 no, no me dio ningún error, me salían warnings en algunas imágenes porque tenían transparencia pero fuera de eso nada. Que error te sale?

[@hadsonparedes]

@@Limberg71 hola, tengo este error (File "train.py", line 3, in ) al ejecutar el comando de entrenamiento, sabes a que se debe - estoy usando windows 10

[@vladymiirsarabia9309]

@@hadsonparedes bro lograste solucionarlo? Me pasa lo mismo

[@teilorguiter212]

Que porcentaje de error te da? Como conseguiste tantas imagenes.

[@dedpolcano]

Haces un gran contenido, Alex!!

[@antonioramos4352]

Buenas otra consulta que me gustaria resolver es si con un modelo entrenandolo bien podria llegar a saver el tamaño (su medida en cm por ejemplo) de un objeto? ... gracias

[@carolinaasimbaya8356]

Excelente video! y sobre todo el tema de la pizza ... sonó tanto a mi..había una pizza pero me la comí jajajaja

[@ajarivas72]

@@Mureportxd Is there a similar framework to *ULTRALYTICS* for sound and noise analysis, recognition and detection?

[@ajarivas72]

@@Mureportxd El video 🎥 es excelente 👌 , podemos construir un sistema de defensa anti-area ✈️ con esto de reconocimiento de imágenes. Con la IA 🤖 hasta puedes usar un arco y flecha 🏹 para derribar 💥 un misil intercontinental TOPOL-M 🚀.

[@xaviveciana9574]

Que bueno Alex!!

[@viche182]

Buen video, gracias. Cual seria la forma de correr el entrenamiento en un ejecutable o en una raspberry?

[@antonioramos4352]

Serviria este entrenamiento para detectar si un objeto en una imagen esta derecho o trocido??

[@1likelihood673]

una pregunta cuantas imagenes deberia recopilar mínimo 1000 para el entrenamiento , y para la validacion del modelo cuanto necesitaria , entiendo que debe ser diferentes a las del entrenamiento ?

[@sebastianrojas2227]

Gracias, maestro!!!

[@abelromeroruiz5702]

Grandeee muy bien explicado

[@SanzAlfredo]

Muchas Gracias por el video!

[@raulhernandez5955]

Disculpe maestro no podría subirlo pero en windows o cómo le podríamos hacer los que utilizamos windows, saludos.

[@brasw9294]

una pregunta, el entrenamiento es con el backpropagation?

[@AMPTech]

Si, la gran mayoría de veces que veas algo relacionado con el entrenamiento de redes neuronales back propagation es el algoritmo utilizado para el calculo de ls gradientes necesario para ajustar los parámetros de la red. No es muy común que se use algo diferente a back propagation hasta el momento.

[@brasw9294]

@@AMPTech gracias, me interesaría saber si se pudiera registrar texto al momento que se reconoce un objeto, por ejemplo si estuviera reconociendo una placa de vehículo se podría también registrar el numero que tiene al momento que el algoritmo reconoce que es una placa? o si pudiera capturar un frame en el momento justo que detecta el objeto.

[@cmunoz4615]

Gracias por el video, super clara la explicación. Se le podrá aplicar data augmentation o entrenar por más épocas para que detecte bien sin caer en overfitting?

[@donhjoe2162]

Hay forma de implementar todo esto en colab? Es decir el proceso de la creación del etiquetado de imagenes, la creación del modelo y entrenamiento para localmente si poder probar el modelo entrenado

[@ignaciobosch7006]

Genial Alex!! You´re a genius

[@alexanderjaramillo2373]

Puedo usar un modelo preentrado con varios objetos?

[@gerardohuerta567]

Si las imágenes ya las etiquetaste, después se pueden girar 90 grados 4 veces para aumentar el data set x4??

[@davidh5806]

si quiero identificar una sola clase (un solo objeto, como ejemplo contar todas las hojas de 3 arboles iguales), necesito tambien de 500-1000 imagenes?

[@alejandrozambrano5716]

muchas gracias, el video me sirvió muchísimo, aunque fue un poco complicado hacerlo en Windows, funciono perfectamente.

[@japusinbibe]

Hola como hiciste para correrlo en windows?

[@jhoan_garcia470]

@@japusinbibe haciendo uso del WSL para correr los comandos de Linux y pues el resto es configuración de anaconda aunque si me tocó realizar varios cambios en el archivo que contiene el listado de paquetes. Jode mucho pero de poder, se puede. Trate de generar un contenedor pero aún así se necesita que instales anaconda en Windows.

[@jaimedavidquinchimblapisun9376]

hola como estas? tengo una duda si quiero entrenar por ejemplo 500 clases, debo entrenar directamente las 500 clases desde el inicio o puedo entrenarlo de 10 en 10 porque supongo que entrenar 500 clases y que cada clase contenga 2000 imágenes debe demorarse una eternidad

[@MiguelRodriguez-wn8mc]

una consulta con este sistema se podría hacer un conteo de partículas de una imagen por ejemplo tenemos 5 reloj nos daria como resultado 5 imagines iguales o similares

[@AMPTech]

Si se puede. Es cosa de hacer un count sobre la lista de elementos detectados.

[@luisarmandobalamchimal8502]

tengo unda preguntas ahi cuales son tus entradas salidas y tus capas?

[@stdesignall]

Muy bien explicado. Gracias.

[@anderssonquevedo733]

genial explicas muy bien. gracias por el video.

[@rexraptor3982]

Gracias, mi estimado Juan guarnizo

[@jorgeerickvasquezmartinez9161]

Hola Alex, hay alguna forma de que pueda contar los objetos que aparecen con las coordenadas ? en caso de los vehículos si aparecen 10 vehículos solamente que sean 10 carros, muchas gracias, saludos!

[@saemsandoval]

si pongo 2 o más clases en la misma imagen cuando hago las anotaciones en labelimg hay algún problema a la hora de entrenar la red?

[@jeffersonarcosgil4518]

Cómo están! Me gustaría solicitar su ayuda en el siguiente error. in horizontal flip targets[:, 2] = 1 - target's[:, 2] Ya etiquete 2000 imágenes de forma manual! Y me sale ese error

[@jairolivera1685]

Tengo el mismo error!!! Alguien que lo haya solucionado???? por favorrrrrr

[@leninacosta9786]

@@jairolivera1685 ok, revisando el codigo me di cuenta que los formatos que acepta son png y jpg , asi que si tu formato tiene .JPG ya no lo reconoce y no entra a la condicion , puedes solcuionarlo agregando .replace(".JPG", ".txt") linea 65 de datasets.py

[@esteban1000mh]

@@jairolivera1685 Tuve el mismo error, se debe a que al momento de usar el LabelImg no se etiquetaron todas las imagenes, por eso intenta etiquetar todas las imagenes, si no borralas. Después de eso ya entreno sin problema.

[@mauriciomolina-i7y]

una pregunta para detectar goles de partidos de futbol que imágenes debo recolectar

[@AMPTech]

podrias hacer el detector de balones y con openCV marcar una linea en la porteria donde si cruza la pelota se marque.

[@alexanderbotello1097]

hola, son muy buenos tus videos. quiero hacer un algoritmo que me identifique un objeto especifico pero utilizo windows y me confunde un poco la interfaz que utilizas, tengo entendido que utilizas Ubuntu, puedo hacer lo mismo que haces aqui pero en windows? tambien tengo que ejecutar comando desde cmd o que?

[@jorge1702]

No era por tus lentes que te detectaba la cara? Para descargar un volumen grande de imagen para entrenar se puede automatizar o es de una por una?

[@rodriguex11]

El comando bash, solo se puede realizar en Linux? no me reconoce en el CMD de windows dicho comando

[@luisafernandavelasquezcama3961]

Hola, ya pudiste solucionarlo? Para que me reconociera los archivos bash yo descargue ubuntu en microsoft store, solo que los archivos .sh que aparecen en el repositorio no me funcionan (he probado con otros). No sé si a otra persona le pasa esto.

[@rodriguex11]

@@luisafernandavelasquezcama3961 Hey, no pude pero creo que pude entenderlo de mejor manera en este video kzbin.info/www/bejne/lXexl4WqjaqVqJY espero te sirva

[@jorgeerickvasquezmartinez9161]

Holaa, lograron encontrar alguna solución respecto a ese comando ?

[@esdrashammett]

Hola, los que tenian este problema los solucione descargando git para windows, este crea un emulador y desde esa consola pueden hacer ese comando gitforwindows.org/ espero que les funcione

[@luisafernandavelasquezcama3961]

@@esdrashammett yo lo solucione descargando Ubuntu en Microsoft store...

[@Limberg71]

Una duda Maestro como puedo integrarlo con un ejemplo sencillo de app web? o si alguien ya lo a podido integrar se les agredece de antemano

[@MiguelRodriguez-wn8mc]

hola buen video una consulta una ves entrenado el modelo se puede utilizar ese modelo entrenado con otro lenguaje por ejemplo p5.js

[@Mrduirk]

tengo unaduda ,una vez entrenado mi dataset,como logro metero a un brazo robot arduino si ese es arduino unoo,le podria llegar a meter o necesitaria otro microcontrolador mas especifico?

[@AMPTech]

No se si puedas correr YOLOv4 en el arduino, probablemente tendrías que utilizar un modelo en TFLite o algun dispositivo con mas fuerza de procesamiento.

[@Mrduirk]

@@AMPTech gracias!

[@JUANGARCIA-ss3ej]

Disculpa saludos este modelo se podria utilzar en rasberry?

[@pabloagreda5509]

Hola Alex, muy buen video. Una consulta, que modelo de deep learning puedo usar para detectar fallas o errores en la fotografía de un objeto, por ejemplo una silla que tiene 3 patas. Gracias

[@Alvaro-tn2si]

Podrias decirme como entrenar cuando quiero detectar algo que no fue previamente definido, especificamente quiero conectarlo a un telescopio y que el me marque todos los objetos que estan fuera de lugar en la luna o entre las estrellas por ejemplo.

[@OneworldKW]

Buen video

[@sniperdaoud]

eres un genio :*

[@stevenperez9939]

Hay algun modelo que pueda detectar un cronometro en tiempo real y que alarme cuando pasa determinados segundos del cronometro?

[@nestorjavierhurtado]

Y se puede realizar las detecciones en un vídeo con el modelo entrenado?

[@adry4775]

Una consulta tengo un error parse_config.py", line 17, in parse_model_config parse_model_config key, value = line.split("=") ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1) pudieras por favor ayudarme ?

[@rodrigovizco9836]

Las imágenes de entrada deben ser de 256x256?

[@wilfredomas4270]

Excellent tutorial. ALEX Ssludos Cordiales

[@ccrv1259]

Hola amigo pregunta yo estuve entrenando el modelo, el detecta bien los objetos pero los Label dice el mismo q puede estar ocurriendo.

[@dominicfalco5836]

no quiero sonar homo pero ya te extrañaba

[@JannetGalvan]

¡Hola! Tengo un problema. En una primera versión solo ocupé 20 img y solo tengo 1 clase. Modifiqué el archivo data.contum para especificar classes = 1. Al momento de entrenar el modelo solo llega al Batch 4/9, detecta error en un archivo .py y no continual con el training. Mi pregunta es: Debo modificar los archivos .py debido a que solo tengo 1 clase? El error es debido a que tengo muy pocas imágenes en mi dataset? Gracias, si alguien haya tenido el mismo error me ayudará saber cómo lo resolvieron.

[@jairolivera1685]

Tengo el mismo error!!! Alguien que lo haya solucionado????

[@adry4775]

Una consulta, para poder ir etiquetando las imagenes se lo debe hacer una por una? en el caso que se tengan 10000, como se pudiera hacer esto mas optimo...

[@AMPTech]

Si, se tienen que etiquetar de manera manual todas. Algo que he visto es que conforme van etiquetando van entrenando, y en vez de etiquetar desde cero cada imagen algunas las pasan al modelo y si la predicción fue correcta lo dejan asi y la agregan como imagen etiquetada, y si tuvo algunos problemas lo ajustan.

[@adry4775]

@@AMPTech listo muchas gracias!!!

[@xatario]

muy buena crack sigue asi

[@enriqueropo8325]

Hola, para detectar un solo objeto se debe reentrenar el modelo?

[@ignaciobosch7006]

Cual es el equivalente de: bash download-wieghts para Windows?

[@dorianff3000]

Puedes usar git bash para correr shell script en Windows

[@ivanmj123]

Yo descargue una terminal bash para windows

[@jevar4502]

Gracias profe, genial!

[@juliand.torress.1855]

Muy buen video, si quisiera identificar una sola clase pero en movimiento, para realizar seguimiento este sería el procedimiento más adecuado ?

[@AMPTech]

Si, ya solo sería seguir las coordenadas de las predicciones

[@antonioislasromero5539]

sabes algun tipo de forma de monitorear el uso de tu GPU desde Ubuntu? tengo una GTX 1650 y veo que en el archivo de requerimientos no hay nada de tensorflow-GPU ni keras-GPU si utiliza la grafica para entrenar??... podrias hacer un video sobre el uso de tensorboard para hacer el monitoreo de como va el modelo?

[@AMPTech]

Este modelo se entrena con pytorch, si identifica que tienes gpu y cuda lo usa. con el comando nvidia-smi puedes ver el uso del gpu

[@joryusespada6883]

Soy nuevo en esto pero el Bash para realizar tareas específicas en entornos como sería el comando en windows

[@vladymiirsarabia9309]

Se pueden usar imágenes jpeg y png o únicamente jpg ?

[@wilfredomas4270]

Alex tango un dron y me gustaria entrenar la AI para clarification de estucturas. Residencial. Commercial etc. Es posible ?

[@Watcher0011]

Gracias, yo ya había pensado también, que tenías cara de reloj

[@AMPTech]

Jajaja debe ser eso!!!

[@jerryrodriguez4411]

¿Cómo le hago para adquirir la versión pro de YOLO? ... Ver a mi encuentran en un proyecto de tesis y utilizo esta versión de YOLO, pero al momento de usarla por un tiempo prolongado (por entrenar la IA) se me "cuelga" por así decirlo... Intenté optar por comprar la versión pro, ya que con eso es más rápido el entrenamiento... Pero solo se compra esa versión en USA... Día alguien fuera tan amable de ayudarme con este predicamento, le estaría eternamente agradecido 🙏

[@kevinalejandronaranjoreyes72]

como podria hacer para correr este modelo en una jetson nano

[@vladymiirsarabia9309]

Hola, pudiste lograrlo?

[@kevinalejandronaranjoreyes72]

@@vladymiirsarabia9309 si

[@vladymiirsarabia9309]

Crees que nos podríamos poner en contacto para que me asesores sobre que consultar?

[@fernandosanchezvillanueva4762]

Super Video!!!

[@joaquinalegre9285]

Excelente vídeo. Tengo una consulta que te había dejado en un vídeo pasado, si es posible saber me serviría muchisimo. Yo tengo que identificar construcciones (casas sobre todo) en una imagen satélite y que esto quede mapeado con la forma de la construcción, para un proyecto en una comunidad en Argentina. Seria posible poder contar con tu ayuda? simplemente para hacerte algunas consultas puntuales, muchas gracias.

[@Limberg71]

Gracias Maestro (ademán de reverencia)

[@juancamilobuitragodiaz8086]

Buenos días espero se encuentre bien, excelente video el que hiciste y quería preguntarte algo es que no necesito detectar objetos en video, sino en imagen intenté con el detect.py cambié los argumentos de entrada en la terminal, pero al final no me generá la imagen detectada, algún consejo que me puedas dar. Muchas gracias de antemano por todo tu tiempo desempeñando el algoritmo y enseñandonos.

[@ChatGPT-m8t]

Gracias por el tuto. Ahora tengo entendido que se puede etiquetar a través de vídeo directo verdad?

[@retegi84]

Cuando queremos entrenar detección de objetos, el proceso de aprendizaje se puede demorar mucho tiempo por la baja potencia de una Raspberry PI. ¿Es posible realizar el aprendizaje en un PC y después volcar lo aprendido a la Raspberry PI? Saludos

[@AMPTech]

Totalmente, de hecho el entrenamiento siempre es hecho en algun otro equipo y unicamente pasamos a la raspberry pi el archivo el cual contiene ya todos los parametros de la red neuronal entrenada (.pb , .pth , .onnx etc).

[@johancamiloreyesr.867]

Tengo un problema, al momento realizar el entrenamiento "python train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.data --pretrained_weights weights/darknet53.conv.74 --batch_size 2" no me genera el checkpoint, tienen idea de la razon....Gracias por el video

[@javierpachon4424]

Hola Johan quería preguntarte si lograste solucionar el problema?? a mi me sucedió lo mismo y eran uno módulos que me hacía falta instalar pero luego de hacerlo siguen y siguen saliendo errores en el momento tengo este error "raise IndexError('index {} is out of range'.format(idx)) IndexError: index 0 is out of range" dice que se origina en el archivo train.py " File "train.py", line 56, in model = Darknet(opt.model_def).to(device) File "C:\Analisis_video\deteccion-objetos-video\models.py", line 241, in _init_ self.yolo_layers = [layer[0] for layer in self.module_list if hasattr(layer[0], "metrics")]" agradezco tu ayuda.

[@gastonmuzas9590]

@@javierpachon4424 Buenas, yo tengo el mismo problema y quisiera saber si encontraron solución. Antes de esto tenia un error en "logger.py" y lo resolví cambiando "tf.summary.create_file_writer" por "tf.summary.FileWriter".

[@edgarmonroy3896]

Excelente video una duda ¿dónde conseguiste tu gorra?

[@jaqp911]

Genial!

[@waka7377]

Y si quisiera que detecte un árbol, puedo pedirle que me retorne datos como su altura?

[@Alexis-ho3vm]

Una consulta maestro.... Me recomiendas utilizar yolo para reconocimiento de lineas de carretera.... saludos ...pd: buenisimos tutoriales

[@AMPTech]

Te recomendaría algún modelo como github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection

[@Alexis-ho3vm]

@@AMPTech gracias maestro

[@alanperalta1915]

Muy buenas noches, como hago para comunicarme con vos? algún mail?

[@reactgroup4019]

Hola, se puede hacer que salga que se detectó por ejemplo el reloj pero solamente una vez sin que repita o poner un delay para sus repeticiones? Quiero hacer que avise al detectar cierta situacion pero sin que mande miles de mensajes avisando

[@AMPTech]

Pon un contador y que te imprima cada que ese contador llega a un múltiplo. Usando el módulo % en Python

[@davidh5806]

importa la extension de las imagenes (jpg, png, etc)?

[@leninacosta9786]

si

[@davidsanchezmotran6927]

Buenísimo video. Sos un crack. 👏🏼 Una pregunta, cuantas imágenes me recomiendas para entrenar una sola clase. Ej: que reconozca solo una Botella de plástico

[@antonioislasromero5539]

alrededor de 400 - 500 minimo yo entrene un modelo una clase y obtuve un buen resultado con ese numero y trata de que tu dataset sea lo mas variado posible así habrá un mejor aprendizaje al momento de la inferencia

[@davidsanchezmotran6927]

@@antonioislasromero5539 Genial, Muchas gracias 💪🏼

[@stevespiegel5835]

de donde puedo sacar tantas imagenes? mi detección es de la planta de tomate...

[@teilorguiter212]

@@antonioislasromero5539 tantas imagenes las sacaste usando un software especifico o solo tomando las fotos? Saludos.

[@Limberg71]

Una pregunta las imagenes deben ser del mismo tamaño o de una calidad minima? he entrenado para detencion de 2 clases por 200 epocas con 1200 imagenes y no tengo resultados

[@CarlosOchoa-ln8lg]

Generalmente tus imágenes de entrada deberían ser del mismo tamaño para que todo sea más estándar, igualmente te recomendaría recolectar más imágenes, ya que se suelen necesitar datasets muy grandes para problemas de visión computacional No sé si hayas hecho preprocesamiento de tus imágenes, quizá ayude, por otro lado puede que no converja a una solución por otros factores relacionados al desempeño de la red

[@Limberg71]

@@CarlosOchoa-ln8lg Gracias hermano ya tengo mis primeros resultados

[@japusinbibe]

Hola Alex. Como debo hacer para correr el entrenamiento con la GPU? Ya descargue cuda, cudnn y python con su version respectiva y me realiza el entrenamiento pero va muy lento. Saludos

[@cristianmtzcolin]

Una pregunta, qué estudiaste o como aprendiste estos temas?

[@urielezequielpalmachavez8243]

te felicito con el video, si en vez de video sólo sean imágenes .... como podria hacerlo

[@mrmix3243]

El video es genial pero tengo una duda: el modelo de Yolo solo funciona con video? Es decir que si quiero pasar solo imagenes, tengo que aplicar el otro tutorial que tienes sobre clasificación de imagenes o puedo con yolo?

[@CarlosOchoa-ln8lg]

También funciona con imágenes estáticas

[@mrmix3243]

Muchas gracias @@CarlosOchoa-ln8lg

[@cristianescobar5750]

Disculpa y cómo sé cuantas imágenes puedo entrenar dependiendo de mi tarjeta gráfica?

[@martinvillegas591]

tuviste novedad?

[@softlucionsfreesoft2064]

Gracias por el video, ¿si tienes un modelo entrenado y quienes añadir un tercer objeto, debes entranarlo todo desde el principio o se puede incorporar a los pesos? Gracias

[@AMPTech]

Debes de reentrenarlo todo

[@paulcordova4812]

Excelente video! Crees que ese modelo se pueda convertir a TFLite? lo quiero correr en una raspberry pi

[@viche182]

pudiste hacerlo?

[@paulcordova4812]

@@viche182 tuve que conseguir un Raspberry pi 4 🙁

[@japusinbibe]

hola Paul, si te corrió en raspberry pi 4, debería correr en rpi 3 a+?? tengo que hacer algo similar pero con esa placa y soy principiante en raspberry. saludosz

[@paulcordova4812]

@@japusinbibe Hola Franco, con el Raspberry 4 no tuve problemas, te lo recomiendo. 👍🏻

[@valerianavarro7654]

Hola como podría saber la distancia a la cuak esta un objeto.?

[@mistic9991]

Excelente trabajo el que estas haciendo para ayudar a entender las redes. Necesito un poco de ayuda con una red que estoy haciendo. Como puedo contactar por privado contiog y te explico con mas profundidad. Un saludo

[@lizandro_mendoza]

¿Has pensado hacer alguna colaboración con otros canales de inteligencia artificial? Buen vídeo.

[@AMPTech]

A quien tienes en mente?

[@lizandro_mendoza]

Los únicos canales de inteligencia artificial en español que conozco aparte del tuyo son: codificandobits y Dot Csv, quizás podrías hacer una colaboración con alguno de ellos :D

[@Astronaut_2001]

@@AMPTech DOT CVS sin duda !

[@teilorguiter212]

17:52 hay teorias de cuanto seria el maximo aproximado de acierto en la deteccion?

[@marvinzote]

No veo el link en la descripción.

[@AMPTech]

github.com/puigalex/deteccion-objetos-video