Este proyecto está diseñado para identificar el color de los coches en imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo. Se ha construido un modelo de clasificación utilizando una red neuronal convolucional (CNN) que puede distinguir entre varios colores como rojo, azul y negro.
El proyecto incluye los siguientes archivos clave:
Car_Color_Recognition.ipynb: Un Jupyter Notebook que contiene todo el proceso de entrenamiento del modelo, incluida la carga de datos, el preprocesamiento, la definición del modelo, el entrenamiento y la evaluación, así como la visualización de los resultados.format.py: Un script de Python que se utiliza para formatear las imágenes del dataset a un tamaño uniforme y estructura requerida por el modelo.splitter.py: Un script de Python que divide el dataset en conjuntos de entrenamiento y validación.
Se recomienda crear un entorno virtual y instalar las dependencias necesarias siguiendo el orden de celdas. Requisitos previos mas abajo.
Se puede usar cualquier dataset de imagenes de vehiculos clasificados por colores, despues utilizo las siguientes funciones para preparar los datos.
- Mi dataset usado en la bibliografia.
Para formatear el dataset y prepararlo para el entrenamiento, ejecute:
python format.pyPara dividir el dataset en conjuntos de entrenamiento y validación, ejecute:
python splitter.pyPara entrenar y evaluar el modelo, abra el notebook Car_Color_Recognition.ipynb en Jupyter y ejecute todas las celdas.
En este repositorio incluyo algunas de las imagenes que he utilizado para la evaluación del modelo.
- Python 3.8 o superior
- TensorFlow 2.x
- NumPy
- Matplotlib
- Seaborn
- Scikit-learn
- Pillow
Basado en el paper:
https://arxiv.org/pdf/1510.07391.pdf
Mi dataset:
https://drive.google.com/file/d/1tdJ92Uhwp6-tWEqt19qcsZ7yoRb3dD8-/view?usp=sharing