DEEP LEARNING
Segmentacion con Pix2Pix
Pix2pix es una arquitectura generativa de deep learning basada en redes neuronales adversarias.
Es usada para generar imágenes a partir de imágenes input, donde el modelo aprende a traducir
una imagen en una imagen en otro formato. El proyecto tiene como fin segmentar las celdas de los
semilleros de plántulas en base a una foto tomada con un controlador raspberry Pi.
Para
el desarrollo de este
proyecto se realizó lo siguiente:
1. Script de python para la toma de fotos
2. Script de
Concatenación de la imágen real y la imágen segmentada
3. Mapeo de las transformaciones (data
augmentation, normalization)
4. Creacion del modelo Pix2Pix con
tensorflow
5. Entrenamiento de la red neuronal y visualización de la evolución del error
UnetSR
UnetSR es una variación de la arquitectura UNet diseñada para tareas de super-resolución de
imágenes, donde el objetivo es aumentar la resolución de una imagen baja a una resolución más
alta. En lugar de utilizar técnicas de "downsampling" y "upsampling" para la segmentación de
imágenes, UnetSR se centra en mejorar la resolución de la imagen y puede ser útil en
aplicaciones como la mejora de la calidad de imagen en microscopía.
Para
el desarrollo de este proyecto se realizó lo siguiente:
1. Recopilación de las imágenes
2. Downsampling y concatenación de la
imágenes
3. Mapeo de las transformaciones (resize,
totensor, normalization)
4. Creación del modelo UnetSR
5. Entrenamiento de la red neuronal en lotes