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diaxi-training-tools

Herramientas desarrolladas en el marco del desafío "IA por la Identidad" organizado por la Fundación Sadosky, el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y Abuelas de Plaza de Mayo (🥈 2do Lugar)

Solicitar acceso al repositorio principal | Descargar el modelo y dataset | Integrantes del equipo | Notas de prensa

Instalación

Requiere una instalación de Miniconda o alguna variante de Miniforge.

$ conda env create -f environment.yml
$ conda activate diaxi-training-tools

Herramientas

  • notebooks/create_detectron2_model.ipynb Open in Colab

    En esta notebook se explica cómo entrenamos el modelo de segmentación que luego implementamos en el software. Fue pensada para ejecutarse en Google Colab ya que no contábamos con una GPU.

  • notebooks/create_diaxi_dataset.ipynb

    En esta notebook se detalla paso a paso cómo se creó el dataset en formato COCO y los problemas que fuimos solucionando en el camino.

  • scripts/bbox2mask.py

    Este script crea máscaras de segmentación rectangulares para datasets en formato COCO que solamente contienen bounding boxes.

  • scripts/catfilter.py

    Este script permite descartar las etiquetas que no queremos utilizar para entrenar el modelo.

  • scripts/imgidfix.py

    Este script mapea las IDs de las imágenes entre 0..N. Es necesario para fusionar datasets con pyodi.