Excelente video!! Apoyo tu idea de hacerlo en entorno local para los que usamos una GPU propia, ya que de repente salen pequeños inconvenientes en el modo local. Saludos!!
Hola hola! Gracias por hacer estos videos. Te mandé una duda en tu video de #5 de jetson nano, entrenamiento con custom dataset usando labelimg. Por fa ayudame con una duda.. Tengo una cnn que hice de cero y entrené, pero ahora quiero pasarla a la jetson bajo y agregarle la parte del reconocimiento en tiempo real. Cómo puedo realizarlo? Ayuda por favor. Muchas gracias!
2 роки тому+1
Hola Alfredo Muchas gracias por seguir el canal. Tengo una buena cantidad de mensajes sin atender, cada vez la comunidad es más grande y algunas veces el tiempo no me da 😅. Voy a seguir trabajando con la tarjeta esperando que el contenido siguiente logre solucionar todas esas dudas.
Para deteccion en tiempo real, pasale los pesos y el archivo de las clases a este script jetson-inference/python/examples/detectnet.py lo hace en tiempo real indicandole la camara
@@yilberrojas8306 gracias me interesa poder pasar a la jetson también, tienes alguna referencia de donde podría ver el procedimiento para usar estos pesos del entrenamiento soy un poco nuevo en estos sistemas.
amigo, en el 3:25 dices que se debe colocar imágenes en la carpeta 'val' pero que deben ser diferentes y luego colocas las mismas para hacer un poco de trampa. mi pregunta es: para no hacer trampa que imágenes debo colocar ???
hola, me podrias ayudar, y si en caso son mas clases de objetos, como seria el archivo .yaml, y tambien la carpeta de imagenes todas irian en esa misma carpeta o subdividido por clases?
¿Y esto no se congela al momento de entrenar? ... Verá me encuentro en un proyecto de tesis y utilizo una versión 4 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... Si alguien fuera tan amable de ayudarme con este predicamento, le estaría eternamente agradecido 🙏
O bien puede hacer webscraping y mover la página para que el sistema no creas que estás inactivo, también te recomiendo que dupliquen tu ram, existe un truco para hacerlo. Mucha suerte y animo
Hola buenas, me encantó el vídeo pero tengo una duda, al intentar subir el archivo train_data.zip me saltó que la memoria era insuficiente, pero mi archivo apenas pesa 1 GB, ¿cómo soluciono este problema? Mi dataset no llega a tener ni 1000 imágenes
También me gustaría saber si el algoritmo permite de alguna forma ver gráficamente la evolución del error durante el transcurso de las épocas, ya que estoy entrenando mi modelo para un proyecto de la universidad y me gustaría mostrarlo
Gracias por todos los videos, como indicas un video sobre fundamentación de Yolo sería genial
Gracias y si estaria muy chevere, en entorno local y en la jetson, saludos !!!!
Excelente video!! Apoyo tu idea de hacerlo en entorno local para los que usamos una GPU propia, ya que de repente salen pequeños inconvenientes en el modo local. Saludos!!
Hola...tremendo video ¡¡¡ Esta muy bueno...¿De que tamaño recomiendas un data set?
Hola, me encantó tu vídeo! ¿Podrás hacer uno en el que el modelo entrenado lo uses con Jetson NANO?
Hola! como estás. Es posible pasarle un video que que detecte todo en vivo?
Hola hola! Gracias por hacer estos videos. Te mandé una duda en tu video de #5 de jetson nano, entrenamiento con custom dataset usando labelimg. Por fa ayudame con una duda.. Tengo una cnn que hice de cero y entrené, pero ahora quiero pasarla a la jetson bajo y agregarle la parte del reconocimiento en tiempo real. Cómo puedo realizarlo? Ayuda por favor. Muchas gracias!
Hola Alfredo
Muchas gracias por seguir el canal. Tengo una buena cantidad de mensajes sin atender, cada vez la comunidad es más grande y algunas veces el tiempo no me da 😅. Voy a seguir trabajando con la tarjeta esperando que el contenido siguiente logre solucionar todas esas dudas.
Para deteccion en tiempo real, pasale los pesos y el archivo de las clases a este script jetson-inference/python/examples/detectnet.py lo hace en tiempo real indicandole la camara
@@yilberrojas8306 gracias me interesa poder pasar a la jetson también, tienes alguna referencia de donde podría ver el procedimiento para usar estos pesos del entrenamiento soy un poco nuevo en estos sistemas.
bro muy bien el video pero tengo problemas a la hora de entrenar, me dice que tengo un error en un dato o no me los quiere leer
amigo, en el 3:25 dices que se debe colocar imágenes en la carpeta 'val' pero que deben ser diferentes y luego colocas las mismas para hacer un poco de trampa. mi pregunta es: para no hacer trampa que imágenes debo colocar ???
Unas diferentes para que pueda aprender mejor. Y no validar las mismas fotos que el entrenamiento
hola, me podrias ayudar, y si en caso son mas clases de objetos, como seria el archivo .yaml, y tambien la carpeta de imagenes todas irian en esa misma carpeta o subdividido por clases?
lo hiciste? quiero hacer lo mismo
Me sube el archivo, pero no me deja descomprimirlo :(
Buen video!, disculpen alguen sabe como podria usar este modelo entrenado usando la mamara en tiempo real?
¿Y esto no se congela al momento de entrenar? ... Verá me encuentro en un proyecto de tesis y utilizo una versión 4 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... Si alguien fuera tan amable de ayudarme con este predicamento, le estaría eternamente agradecido 🙏
O bien puede hacer webscraping y mover la página para que el sistema no creas que estás inactivo, también te recomiendo que dupliquen tu ram, existe un truco para hacerlo. Mucha suerte y animo
Hola buenas, me encantó el vídeo pero tengo una duda, al intentar subir el archivo train_data.zip me saltó que la memoria era insuficiente, pero mi archivo apenas pesa 1 GB, ¿cómo soluciono este problema? Mi dataset no llega a tener ni 1000 imágenes
También me gustaría saber si el algoritmo permite de alguna forma ver gráficamente la evolución del error durante el transcurso de las épocas, ya que estoy entrenando mi modelo para un proyecto de la universidad y me gustaría mostrarlo
Alguien sabe como entrenar sobre el mismo modelo que se genere?
segun yo no se puede porque es un modelo ya entrenado, creo que el modelo tiene que estar como por así decirlo vacio no?