Introdução
Treinar modelos de detecção de objetos e segmentação de imagens é uma tarefa única, exigindo o uso de modelos especializados e uma abordagem específica na preparação dos dados. Neste artigo, exploraremos como realizar a detecção de objetos e segmentação de imagens em um conjunto de dados personalizado utilizando a TensorFlow 2 Object Detection API.
Preparação do Conjunto de Dados
Para este tutorial, utilizaremos o Conjunto de Dados de Detecção de Danos em Carros Coco disponível no Kaggle. Esse conjunto contém imagens de carros com danos, ideal para treinar um modelo de detecção de danos em veículos. Caso você tenha um conjunto de dados personalizado, será necessário realizar a rotulagem e anotação. Ferramentas como Labelme podem ser úteis para essa tarefa.
Escolha da Ferramenta de Anotação
Existem várias ferramentas e plataformas online disponíveis para rotulagem e anotação de conjuntos de dados. Algumas opções incluem Roboflow Universe, Ango AI e Segments AI. Escolha aquela que melhor se adapta às suas necessidades.
TensorFlow 2 Object Detection API
A TensorFlow 2 Object Detection API é um framework de visão computacional de código aberto para construir modelos de detecção de objetos e segmentação de imagens. Funciona tanto para TensorFlow 1 quanto 2, mas a versão 2 é recomendada devido às novas arquiteturas disponíveis.
Modelos Suportados
A API suporta diversos modelos e arquiteturas, incluindo CenterNet, EfficientDet, SSD MobileNet, SSD ResNet, Faster R-CNN, ExtremeNet e Mask RCNN. Para este projeto, utilizaremos o modelo Mask RCNN.
Configuração e Instalação
O projeto será executado no Google Colab para aproveitar os recursos gratuitos de GPU. Siga os passos para instalar a TensorFlow 2 Object Detection API no Colab, incluindo o clone do repositório do GitHub e a execução dos comandos necessários.
Configuração do Modelo Mask RCNN
Após o download do conjunto de dados e do arquivo de configuração do modelo Mask RCNN, é crucial realizar algumas alterações. Atualize as seguintes configurações no arquivo de configuração:
num_classespara 5, representando as classes no conjunto de dados.image_resizerpara 512, reduzindo o tamanho das imagens e o tempo de treinamento.num_stepspara 1000, ajustando o número de passos de treinamento.batch_sizepara 1, especificando o número de imagens no treinamento.fine_tune_checkpointpara o caminho do modelo Mask R-CNN baixado.
Treinamento do Modelo
Com a configuração concluída, inicie o treinamento do modelo executando o script apropriado. Resolva possíveis erros, como o de OpenCV e cuDNN, conforme necessário.
Avaliação do Modelo
Após o treinamento, utilize o TensorBoard para visualizar métricas de treinamento e teste, como a perda de localização.
Exportação do Modelo
Exporte o modelo treinado para inferência utilizando o script de conversão, garantindo os parâmetros corretos.
Detecção de Objetos com o Modelo Treinado
Utilize as ferramentas fornecidas pela TensorFlow 2 Object Detection API para carregar e plotar detecções em imagens de teste. O modelo Mask RCNN pode ser aplicado tanto para detecção de objetos quanto para segmentação de imagens.
Conclusão
Este artigo detalhou o processo completo de treinamento de um modelo de detecção de objetos usando a TensorFlow 2 Object Detection API. Desde a preparação do conjunto de dados até a avaliação e utilização prática do modelo treinado, cada etapa foi abordada de forma abrangente. Siga o link do Colab para experimentar o projeto completo, substituindo o conjunto de dados conforme necessário. Lembre-se de ajustar as configurações do modelo conforme apropriado.