Відео

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Excelente video pero en esta parte tu cámara tapa el código y me sale un error que no he podido corregir, help me pleasee!! out=tree.export_graphviz(arbol,feature_names=featurenames, out_file=dot_data, class_names=np.unique(y_entre), filled=True,

Hola buenas.Hermano sos un crack y yo tengo una pregunta.Cuando exporto el archivo me aparecen solo las etiquetas de imagenes.Me falta la de validacion.Si alguien que me ayude se lo agradeceria de corazon

Hola que tal hermano, tu video fuel el único que explica detalladamente y justo el que estado buscando por todo internet. El código me seria muy útil para un proyecto, ¿Donde lo puedo encontrar?. De ante mano muchas gracias y BENDICIONES

hola, me estas ayudando mucho te lo digo en verdad, pero no encuentro los ejecutables :(

como lo hago con YOLO V8 o YOLO NAS

hola excelente video, yo estoy comenzando con este proyecto, es posible realizar el proyecto utilizando Visual Studio Code? o necesariamente tengo que instalar el PyCharm!! Gracias 🔥

Excelente!!! Justo estoy atorado porque requiero lanzar la red neuronal utilizando ROS, al principio entrené mi red con Yolov5 pero al querer realizar la inferencia no podía descargar ultralitycs debido al jetpack 4 que trae Python 3.6 y ultralitycs requería Python 3.8. Así que realicé un entorno virtual y allí instale Python 3.8 pero como el jetpack seguía siendo el 4 no podía descargar Pytorch y torchvision para Python 3.8. Justo estos días estaba viendo cómo utilizar Tensor Rt ya que veo que tiene mejor compatibilidad con la tarjeta Jetson para hacer inferencia y pensaba como pasar mis archivos de mi red .pt y .yaml a un archivo ONXX. Con este video ya teniendo el archivo ONXX y el código en Python será mucho más sencillo crear el Nodo en ROS que me permita la comunicación.

Te felicito Santiago, muy buen trabajo. Que descanses, te lo mereces¡. Saludos¡

Amigo, me pareció genial tu video... Pero tengo un problema. En Colab cuando se instala tensorflow-2.13.0 Lanza errores con el KERAS y su compatibilidad: ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow-text 2.17.0 requires tensorflow<2.18,>=2.17.0, but you have tensorflow 2.13.0 which is incompatible. tf-keras 2.17.0 requires tensorflow<2.18,>=2.17, but you have tensorflow 2.13.0 which is incompatible. tf-models-official 2.17.0 requires tensorflow~=2.17.0, but you have tensorflow 2.13.0 which is incompatible. Esto repercute al momento del test, salen errores en keras, por consiguiente al momento de hacer el entrenamiento... Me podrían ayudar

hola puedes volver a subir tu codigo al parecer ya no existe

solo sirve para objetos ya pre entrenados, como se hace para algo 100% nuevo?

alguien que me diga dónde están los repositorios, no los encuentro please

No esta el repositorio

Genial!

Excelente conocimiento, yo tengo una duda respecto al tema que me parece muy interesante aprender Pero en este momento no tengo el tiempo, pero mi duda es cuánta memoria necesitas para hacer un sistema de ingreso por decir algo para 100 personas, escuchado que se gasta mucha memoria, por qué cada rostro toma muchos fotogramas para que el sistema sea preciso

amigo como hago estoy siguiendo al pies de la letra el paso a paso de tu video que por cierto esta excelente, tengo un dataset con la cual fue etiquetado con todos los paso que tu menciona en el video y desde las prueba en roboflow esta perfecto detecta el objecto perfectamente pero sucede lo siguiente yo no quiero un modelo solo para el objecto que cree sino quiero actualizar el actual o importar todas las clases y la detenciones del modelo yolov8n y agregarle una nueva clase, ejemplo si el modelo de yolov8n tiene detecion y clase para gato, perro y ahora yo quiero agregarle raton finalemnte el nuevo modelo en lugar de tener en este caso 80 clase tendras 81 y con la capacidad de detectar los 81 objejeto, he probado de todo de hecho lo estoy entrenado con 200 epoch y con 16 batch la cual cuando lo pruebo me funciona perfecto para la clase que cree pero no me detecta nada de la clase anterior. arregle el data.yaml con 81 clase y defino abajo todas las clases y coloque la nueva clase: 0: weapon 1: person 2: bicycle 3: car 4: motorcycle ........

Hola Santiago, estoy tratando de implementar tu proyecto, pero me encuentro trabado en que quiero predecir el sentimiento predominante del video, tenes idea, yo necesito que me devuelva el sentimiento y la intensidad?... desde aca lo estoy tratando de implemetar def gen_frames(camera, emotion_recognition_system): while True: success, frame = camera.read() if not success: break else: frame = emotion_recognition_system.frame_processing(frame) ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame) frame = buffer.tobytes() yield (b'--frame ' b'Content-Type: image/jpeg ' + frame + b' ') @bp.route('/video_feed') def video_feed(): camera = Camera(1, 1280, 720) emotion_recognition_system = EmotionRecognitionSystem() return Response(gen_frames(camera, emotion_recognition_system), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

Cordial saludo amigo, tengo un proyecto y necesito comunicarme contigo. hay algún contacto

porque nunca compartes los links directos de los proyectos?

no entendi ni madres, ¿ sera que soy pendejo?

hola excelente, solo funciona con phyton eso posible hacerlo con php?

Gracias

Hola me gustaría tomar una asesoría, saludos

Buenas esto es posible para mocap facial. Yo trabajo en Autodesk Maya tengo un programa llamado ifacialmocap nvidia broadcast. Acepta webcam y mediapipe, pero todo lo que encuentro consigo la ventana con la imagen de FaceMesh , pero el programa con el que conecto a Maya detecta la webcam tal cual. Me encantaría saber implementar para lo que sale en la pantalla de FaceMesh sea información valida es decir la información de la captura de mediapipe real.

GENIAL, gracias por el video de inicio de semana 😁🥳

execelente contenido gracias sigue así 😊

Gracias, ahora ya al corriente con los live😊👌, solo queda seguir copiando y apuntando todos los tips y sugerencias para aprender de esta gran clase, gracias por tu disciplina y constancia en compartir este tipo de temas Santiago.

¡WoW es increíble! Agradezco enormemente el que compartas con la comunidad y desarrolles este tipo de proyectos y tambien que compartas tu guía(proceso). Tu compromiso con el open source es verdaderamente admirable 🤩

Santiago !, sos un groso !, un seguidor más por aquí. Bueno, solo quiero comentar por si le sirve a alguien, que el código tira un error, en la línea 15 del Tracker.py # tracker.start_track(img, dlib.rectangle(*points[0])). Tengo Python 3.12, numpy 2.0, y se soluciona haciendo un downgrade de numpy a 1.26.4 pip uninstall numpy pip install numpy==1.26.4 Saludos !

Santiago, primero que todo te felicito por este maravilloso trabajo realizado y la ayuda que esto nos brinda. Si te queda fácil puedes darme alguna indicación: si requiero entrenar un modelo que evalué dos objetos diferentes como debo hacer el entrenamiento? Muchas gracias

toni kroos despues del madrid ahora eres programador

El código que esta en tu GitHub no es de este video verdad, podrás compartir el proyecto por favor.

i need code of this project.

Hola gracias por compartir estos proyectos, son increibles. Me gustaria unirme a la comunidad en discord, como puedo tener acceso?

Hola Santiago, te quiero agradecer por tu codigo me sirvió para entender como funcionaba. Te puedo hacer consultas sobre este tema? mi idea es armar algo utilizando las emociones

Hola amigo cuando ejecuto al final en el entorno virtual sale eso NotImplementedError: cannot instantiate 'PosixPath' on your system cabe mencionar que seguí todos los pasos, agradecería tu respuesta en poder ayudarme para solucionar ello.

exelente . solo que no encontre el codigo en github

gracias estaba atascado en como poder etiquetar mis imágenes

Como puedo implementar el codigo en la camara ? La cámara necesita estar conectada a un servidor ? El servidor se conecta al dvr ?

Una pregunta, este código puede ir orientado al esp32-cam?

Sabes como implementarlo en una aplicación para android

Impresionante, gracias! en un mes me uniré a tu canal como miembro.

disculpa no me fiuncioan el programa, cuando pongo el aruco automaticamente se cierra

Saludos desde Ecuador, gracias por compartir

Buenas compañero, tengo una duda para una tesis , y voy hacer un programa en Python para llevar de una imagen con números a un número, y vi su video y me gustó muchísimo y quería preguntar si puedo implementar su código para que lea o si s capas de leer números?, muchas gracias

Buenas. Basándome en tu idea para el log, he implementado el mío propio como reto. La GUI está diseñada con customTkinter. Está la página inicial donde seleccionas si quieres registrarte o hacer log. Pulsando sobre la opción se destruye el frame del main_frame y se crea la siguiente pantalla "registro/log". Al darle al botón de volver se destruye ese frame y se reconstruye el main_frame. Tiene registro "tradicional o facial" , y en el facial los frames se visualizan en stream con detección de rostro en un label "face recognition + haarcascade frontal face". Lo mismo sucede en el login, pero con la comparación de la imagen registrada y el frame capturado el vídeo resultante en el label tiene mucho lag. Utilizo face_recognition.face_locations, face_recognition.face_encodings, face_recognition.compare_faces, La única solución que se me ocurre para eliminar el lag es, que en el momento de detección positiva, simplemente mostrar un label con login exitoso del usuario "el que sea" y, detener el stream en la pantalla de login. ¿Alguna solución para evitar el lag durante el reconocimiento.?

exelente video, espero mas videos con estas herramientas.

¡¡¡ Increible Muchas gracias Por tus esfuerzos constantes :) !!!

a alguien le ha funcionado el codigo?