Entrenamiento de modelos de deteccion de objetos con YoloV11

Este repositorio contiene un script para entrenar modelos de detección de objetos con YoloV11.

Construido con 🛠️

• Python v3.9 - Lenguaje de programación
• Ultralytics - Librería de modelo de detección de objetos

Comenzando 🚀

Instalacion 🔧

Linux

1. Se debe instalar venv

   sudo apt-get install python3.9-venv

2. Se clona el repositorio de GitHub

   git clone https://github.com/ViceAguilera/Train-YoloV11-Model.git

3. Se ingresa a la carpeta del proyecto

   cd Train-YoloV11-Model

4. Se crea un entorno virtual

   python3.9 -m venv venv

5. Se activa el entorno virtual

   source venv/bin/activate

6. Se instala los requerimientos del proyecto

   pip install ultralytics

7. Se desinstala pytorch

   pip uninstall -y torch torchvision torchaudio

8. Se instala CUDA Pytorch

   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Windows

1. Se clona el repositorio de GitHub

   git clone https://github.com/ViceAguilera/Train-YoloV11-Model.git

2. Se ingresa a la carpeta del proyecto

   cd Train-YoloV11-Model

3. Se crea un entorno virtual

   python -m venv venv

4. Se activa el entorno virtual

   .\venv\bin\activate

5. Se instala los requerimientos del proyecto

   pip install ultralytics

6. Se desinstala pytorch

   pip uninstall -y torch torchvision torchaudio

7. Se instala CUDA Pytorch

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Configuración ⚙️

• Se debe cambiar el path en el archivo config.yaml en la linea 1, para escribir la ubicacion de la carpeta Train-model-yolov8.
• Se debe guardar en las carpetas test , train y valid la carpeta images con las imagenes y la carpeta labels los archivos .txt con las coordenadas de los objetos a detectar.

Ejecución 📸

Python

python train.py

CLI

yolo task=detect mode=train epochs=150 data=config.yaml model=yolov8n.pt imgsz=640 batch=16

Este comando esta sujeto a cambios según lo que usted estime conveniente.

Dataset 📦

El conjunto de datos utilizado para el entrenamiento de los modelos de detección de EPP fue obtenido de Roboflow, específicamente del proyecto PPE Detection Using CV Computer Vision Project.

Licencia 📄

Este proyecto está bajo el MIT LICENSE - mira el archivo LICENSE para detalles

Autor ✒️

Vicente Aguilera Arias