Criando e Treinando um Modelo de Detecção de Objetos com YOLO

Introdução:

Neste artigo, vou compartilhar com vocês minha experiência na criação e treinamento de um modelo de detecção de objetos utilizando a poderosa rede YOLO. Através do uso da técnica de transfer learning e um dataset customizado, obtive resultados satisfatórios na detecção de objetos em imagens. Ao longo deste artigo, vou apresentar o processo passo a passo, desde a preparação do dataset até o treinamento do modelo, e compartilhar algumas dicas valiosas que aprendi ao longo do caminho.

Preparação do Dataset:

Iniciei o projeto criando um dataset composto por 3 classes diferentes, cada uma com 500 imagens. Além disso, criei um conjunto separado de 100 imagens de cada classe para fins de teste. Utilizei a ferramenta OIDv4 Toolkit para facilitar a anotação das imagens e a atribuição adequada dos rótulos (labels) para o YOLO. Essa etapa foi essencial para fornecer ao modelo dados de treinamento confiáveis e bem anotados.

Treinamento do Modelo:

Com o dataset preparado, prossegui para o treinamento do modelo utilizando a técnica de transfer learning. Aproveitei a arquitetura poderosa do YOLOv4 e inicializei o treinamento com pesos pré-treinados, conhecidos como "yolov4.conv.137". Isso permitiu que o modelo se beneficiasse de conhecimentos prévios e acelerou o processo de treinamento. Utilizei o comando !./darknet detector train juntamente com os arquivos de configuração adequados para iniciar o treinamento. Para melhorar a eficiência, utilizei a opção -dont_show para evitar a exibição de resultados em tempo real e -map para calcular a média de precisão do modelo.

Ajustando as Épocas de Treinamento:

Durante o processo de treinamento, observei que o desempenho do modelo melhorava à medida que o número de épocas aumentava. Inicialmente, treinei o modelo por 300 épocas, mas os resultados foram insatisfatórios. No entanto, ao aumentar para 4000 épocas, comecei a ver melhorias significativas na detecção dos objetos. Isso demonstrou a importância de ajustar o número de épocas para obter resultados mais precisos. Recomendo uma média de 2000 épocas por classe, mas é necessário levar em consideração a disponibilidade de recursos de hardware.

Conclusão:

A experiência de criar e treinar meu próprio modelo de detecção de objetos com YOLOv4 foi fascinante e abriu um mundo de possibilidades.

Com base em minha experiência de 10 anos trabalhando na indústria no Japão, consigo visualizar inúmeras aplicações práticas para essa técnica. Na área de montagem de autopeças, por exemplo, onde já existia um rigoroso processo de verificação realizado de forma humana e mecânica, a aplicação do YOLOv4 poderia auxiliar na detecção de falhas por meio de uma simples imagem. Imagine como seria incrível ter um sistema capaz de identificar e sinalizar o momento exato de um problema, otimizando o processo de qualidade e garantindo maior eficiência na produção.

Essa é apenas uma das inúmeras possibilidades oferecidas pela detecção de objetos com YOLOv4. Em áreas como segurança, medicina, logística e muitas outras, essa técnica pode revolucionar processos, aumentar a produtividade e melhorar a precisão dos resultados.

O meu projeto completo pode ser acessado por aqui!