Estos videos son la polla. Aun que hablo ingles y no tengo problemas con la documentacion, me encanta percibir contenido de calidad en la comodidad del idioma nativo. A diferencia de un monton de videos de guia y tutoriales, las explicaciones de este man estan a la altura y no son copiados y pegados de las secciones de "Get Started" de las documentaciones de cada tecnologia

Gran trabajo como siempre Alex. Acercando el conocimiento a millones de personas que están interesadas en estos valiosos trabajos. Felicidades!

Este canal se va hacer muy viral, hermano no dejes de hacer videos. Psdta: Eres mi Heroe

Increíble video y demostración 😃👍, aun no estoy en el campo de la IA, sin embargo estoy iniciando en la ciencia de datos, para finalmente ingresar al mundo del IA, es una locura como revolucionara al mundo esta tecnología. Saludos, y seguimos pendiente al material que subes. Éxitos!

Genial tener más videos tuyos en Internet, Alex. Son muy útiles y motivan a seguir aplicando IA.

Justamente lo que me gusta de este canal es que es tecnico y va rapido. Si quieren teoria hay miles ...gracias por tu aporte!

Nice, soy web developer pero esto del machine learning me llama mucho la atención. Me gusta como explicas

Hola amigo buen video, yo estoy iniciando en este mundo de lo que es la IA por lo que me fue muy fácil comprender tu explicación, gracias por compartir tus conocimientos.

Me alegra que hayas retomado tu canal

Muy buenos tutoriales Alex! pase por varios de youtube y los tuyos son los mas precisos para quienes estan comenzando en este mundo. Tenes pensado algun tutotial con yolonas y roboflow?

Increíble el valor que aportas, gracias!

Excelente Alex. Muy buen video. Felicitaciones!

Muchas gracias por compartir tus conocimientos!

me gusto el video, buena demostracion, bien concisa ñ, saludos desde chile

Excelente video Alex. Quisiera hacerte una consulta. Veo que la mayoría de los modelos de detención usan el dataset COCO, el cual tiene 80 clases. Hay algún modelo de Yolo v5, v6 o v7 que esté preentrenado para detectar más clases?...Gracias. He aprendido mucho con tus videos.

muy bien explicado muchas gracias

Fantástico vídeo, esperando uno con la versión que acaba de salir la V8 que parece que han cambiado la forma de instalarla, ahora mediante PIP. Un saludo 👋

Buenas! Primero, agradecerte y felicitarte por los videos que subes, me están ayudando bastante y son muy útiles. Te quería preguntar, a la hora de entrenar el modelo, uno de los argumentos que se le pasa es el de --img, que supuestamente es el tamaño de las imágenes a entrenar, si no he entendido mal. ¿Esto quiere decir que el dataset de entrenamiento lo tienes que crear con imágenes todas con el mismo tamaño (en el ejemplo de 640x640)? ¿Si es así, hay alguna manera "fácil" de hacerlo?, ya que por ejemplo al sacar el dataset de imagenes de internet cada imagen viene con tamaños distintos? ¿Habría que reescalar y recortar las imágenes? Muchas gracias y un saludo 👍

Alex gracias por compartir dos comentarios ; si dejas el colab en vez del docker te lo agradeceria y la otra sugerencia es cuando vas a escribir el archivo yaml el orden importe por q ese orden es el de la etiquetas de labelimg y no es trivial

Hola, excelente video, cuanto durá el entrenamiento más o menos?, se puede usar colab en su versión free para entrenarlo o se queda corto?

Excelente explicación muchas gracias

Hola, me gustó mucho tu video. Te hago una consulta, una vez que tenga las "coordenadas" del cuadrante que devuelve yolo, puedo hacer calculos de medidas con un aruco? Suponiendo que el aruco aparece en la foto. El fin sería determinar la medida en metros de un automóvil por ejemplo. O me recomienda otro procedimiento?

Porque este video no tiene 1M de visitas xD, tengo algunas dudas sobre un experimento que estaba haciendo con YOLO, hay alguna evidencia cientifica para saber cuantas imagenes son necesarias para identificar una clase? porque 100 o 1000 o 10000, al final quisiera poder hacer algunas consultas que tenfo del algoritmo en si, como puedo contactarme contigo?

Buen video, gracias. Si puedes hacer otros ejemplos similares se agradece. 👍

bro, de casualidad sabes si el programa entrenado lo puedo montar en una tarjeta de desarrollo? como por ejemplo una raspberry

Muy buen video, muchas gracias

Muy bueno, muchas gracias

holaa muy buen video, gracias por tu contenido me ayuda bastante a aprender, consulta sabes si este modelo se puede hacer correr de forma optima en una raspberry? obviamente no esperando los mismos resultados que en un pc con una tarjeta dedicada, gracias de antemano

Tengo entendido que YOLO se empezó a bifurcar desde la v3 o v4, que las siguientes fueron desarrollos hechos por terceros, ya que el autor original abandono el proyecto y este fue continuado por la comunidad, es cierto?

Podrias hacer un video con Mask RCNN? Porfavor Por otro lado, tengo un dataset en CVAT ... En que formato descargo para usarlo en YOLOv7? Gracias por tu video!

Muy buen contenido amigo , yo estoy en un proyecto en donde entrene un modelo en docker y tengo que hacer la integracion en la web con el protocolo RTSP en react con tensorflow , pero no tengo del todo claro como hacer de manera interactiva un conteo dinamico para contar en directo la cantidad de personas en una playa

Puedo usar un modelo preentrenado con varios objetos?

Hola, excelente video! Pregunta, como lo harías pero pasando el modelo de inferencia hacia una Jetson Nano? Gracias.

Hola que tal saludos, excelente contenido un suscriptor mas, quería ver si me puede ayudar con un curso o algo que me ayude a ver como puedo hacer un calificador de jitomates o uvas y decir en que estado se encuentran, o que tipo de jitomate o uva es, espero me pueda o puedan ayudar se los agradecería mucho. De antemano gracias

Gracias por este magnífico vídeo. Hay algún mail en el que te pueda contactar para hacerte una consulta profesional?. Mil gracias

Saludos, excelente video, pregunto lo siguiente, el archivo final PT, tendrá el conocimiento heredado del PT preentrenado de YoloV7?

Buen dia es posible hacer la matriz de confucion para las imagenes entreadas y los testeos? que herramina deberia ver para esto gracias

algo que veo es que yolov7 su certesa es mucho mas eficiente que versiones anteriores, aun poniendo el umbral en 27 logra identificar el numero correcto de clases en la imagen eso es correcto no ?

Alex como haría para agregar una nueva clase a un modelo ya entrenado?, necesitaría volver a entrenar con todas las fotos y etiquetas de las clases que ya entrené y adicionar las nuevas?, Muchas gracias

Se puede hacer detección y conteo a través de un drone? Específicamente contar la cantidad de ganado que pasa por un porton

Buenas! Mil gracias por el tutorial! ¿Podrías enseñar como hacer este etiquetado y reconocimiento en tiempo real?

Holaa! Buen contenido. Tengo una pregunta, he implementado yolov7 en una jetson nano y quiero hacer inferencias en tiempo real con una cámara Raspberry Pi V2, no consigo configurar la cámara para esto. Tu sabrías como tengo que hacerlo? Un saludo

Cordial saludo, amigo usted ofrece cursos personalizados? por favor, gracias.

crack

Alex excelente video. Una pregunta, estás abierto a nuevos proyectos como freelancer?

10 de 10

Hola amigo, una pregunta como hago para que mis clases estén balanceadas!

Que pasa si tengo imágenes de diferentes tamaños, tengo que poner el tamaño máximo que podría tener o a fuerza todas tienen que ser del mismo tamaño?

holaaaa oye tengo una duda mi grafica es de amd que tengo que cambiar que no sea la grafica :)

hola! gracias por el vídeo, me sale todo de manera correcta salvo la predicción en imágenes y vídeos, que no me detecta ningún objeto en las imágenes y no me sale ningún error. En teoría debería salir, ¿alguien me podría ayudar? se lo agradecería mucho :(😔😔

¿podría detectar los articulos de un frigorifico?

Si quieres ver cómo detecta objetos en el vídeo mientras lo va procesando sin esperar a qué acabe la ejecución cómo hay que hacer?

Buenas, en el paso de 6:55 me sale: "Assertion Error: CUDA unavailable, invalid device 0 requested" ¿Sabéis qué puede ser y como solucionarlo? Gracias!

hola Alejandro gracias nuevamente por tu aporte a lo mas actualizado respecto a YOLO V, tengo un percance al momento del aprendizaje me sale el siguiente erro: RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.10 GiB already allocated; 56.41 MiB free; 2.15 GiB reserved in total by PyTorch) If re served memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CON Le cambien de bacht-size a 4 (cambia a "Tried to allocate 2.00 MiB") y no puedo correr el aprendizaje, quisiera saber el problema y que soluciones me puedes brindar , gracias por tu tiempo para hacer esta información, saludos. NOTA: Estoy entrenando para 4 clases, tengo en train 2800 imágenes , val 1200 imágenes, influye también esto?

La verdad que vas tan rápido que no se te entiende nada, pero bueno veo que a varios les gusta. Me gustaria que hicieras este tipo de videos más despacio y explicando más cosas. Gracias por el contenido.

What hace medio año estaba usandonel yolov5 tan rapido sacaron la 7

Chale !!! Y yo que apenas estoy aprendiendo el bucle for y while 😥

Les recomiendo ampliamente Kaggle, te da acceso a una GPU buenisima por 34 horas a la semana, ademas tiene varios tutoriales, y es completamente gratis

que lastima que vas rapido en el video y no das el paso a paso mas profundo, ejemplo no se como abrir el LabelImg

a ver, yo solo quiero tener un vehiculo especifico, y poder fotografiara cada parte de este mismo (No quiero un millon de fotos de google, solo de mi vehiculo y modelo especifico), para cuando necesite cambiar una pieza (principalmente carroceria) y solo con pasar la camara, reconocer la pieza a remplazar, reconociendo su nombre y lugar en donde se encuentra en la bodega. Eso me haria ganar mucho tiempo. Alguien comprende mi idea?

Ojala hubiera explicación para hacerlo en windows eso de clonarlo :/ O soy muy idiota y no veo como hacerlo xD

La próxima vez explique más rápido para que no se le escape más detalles

Necesariamente debo tener envidia?, pq me pide tener CUDA

Podemos detectar un mentiroso? 😆😆

Una consulta tengoel siguiente error al mandar a entrenar File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1120, in _try_get_data data = self._data_queue.get(timeout=timeout) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\queue.py", line 178, in get raise Empty _queue.Empty The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 616, in train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 336, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Adrian\Documents\Vision-por-Computador\Proyecto Interciclo\Yolov7\yolov7\utils\datasets.py", line 110, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 628, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1316, in _next_data idx, data = self._get_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1272, in _get_data success, data = self._try_get_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1133, in _try_get_data raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) from e RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 7540) exited unexpectedly Ayuda