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DeepLabScan

Proyecto de detección de objetos usando YOLO con datos propios etiquetados en Roboflow.

Descripción

Este proyecto implementa un pipeline completo de detección de objetos utilizando:

  • Datos propios etiquetados en Roboflow
  • Aumentación de datos para balanceo de clases
  • Entrenamiento con YOLO (Ultralytics)
  • Evaluación con métricas estándar (mAP, Precision, Recall)
  • 📊 Sistema de registro en Excel para comparar experimentos

Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/Not-Minimal/DeepLabScan.git
cd DeepLabScan

2. Crear entorno virtual con Python 3.11

python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

3. Actualizar pip y herramientas

pip install --upgrade pip setuptools wheel

4. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

Nota: Incluye soporte para guardar resultados en Excel (pandas, openpyxl)

Uso

1. Descargar Dataset desde Roboflow

python scripts/download_roboflow_simple.py

Este script:

  • Descarga el dataset desde Roboflow (URL configurada en el script)
  • Crea la estructura necesaria en data/raw/

2. Entrenar Modelo

# Entrenamiento básico (guarda automáticamente en Excel)
python scripts/train.py --data-dir data/raw --epochs 15

# Con configuración personalizada y notas
python scripts/train.py \
    --data-dir data/raw \
    --model yolo11n.pt \
    --epochs 30 \
    --name "exp_v1" \
    --notes "Primer entrenamiento con augmentation"

Los resultados se guardan automáticamente en results/experiment_results.xlsx.

3. Evaluar Modelo

# Evaluación básica
python scripts/evaluate.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt

# Con nombre personalizado
python scripts/evaluate.py \
    --weights runs/detect/train/weights/best.pt \
    --exp-name "eval_test" \
    --notes "Evaluación en test set"

4. Realizar Predicciones

# Predicción en imagen
python scripts/predict.py \
    --weights runs/detect/train/weights/best.pt \
    --source test_image.jpg

# Predicción en directorio
python scripts/predict.py \
    --weights runs/detect/train/weights/best.pt \
    --source test_images/ \
    --conf 0.3 \
    --exp-name "pred_v1" \
    --notes "Predicciones con confidence 0.3"

📊 Sistema de Logging en Excel

Características

  • ✅ Guardado automático de todos los resultados
  • ✅ 4 hojas organizadas: Resumen, Training, Evaluation, Prediction
  • ✅ Comparación fácil entre experimentos
  • ✅ Identificación automática del mejor modelo
  • ✅ Formato profesional con colores

Ver Resultados

# Ver resumen de todos los experimentos
python scripts/view_results.py

# Ver últimos 10 experimentos
python scripts/view_results.py --summary --last 10

# Encontrar mejor modelo
python scripts/view_results.py --best-model

# Ver solo entrenamientos
python scripts/view_results.py --training

# Comparar experimentos
python scripts/view_results.py --compare

# Exportar a CSV
python scripts/view_results.py --export results/mi_analisis.csv

Archivo Excel

El archivo results/experiment_results.xlsx contiene:

  1. Hoja Resumen: Todos los experimentos para comparación rápida
  2. Hoja Training: Detalles de entrenamientos (hiperparámetros, duración, métricas)
  3. Hoja Evaluation: Resultados de evaluaciones (precision, recall, mAP)
  4. Hoja Prediction: Historial de predicciones (detecciones, clases)

Desactivar Excel Logging

Si no quieres guardar en Excel:

python scripts/train.py --data-dir data/raw --epochs 15 --no-excel
python scripts/evaluate.py --weights best.pt --no-excel
python scripts/predict.py --weights best.pt --source img.jpg --no-excel

Probar el Sistema

Genera datos de ejemplo para ver cómo funciona:

python scripts/test_excel_logger.py

Documentación Completa

Para más detalles, consulta:

  • 📖 Guía completa: EXCEL_LOGGING_GUIDE.md
  • 📁 Documentación del sistema: results/README.md

Estructura del Proyecto

DeepLabScan/
├── scripts/
│   ├── train.py              # Entrenamiento con Excel logging
│   ├── evaluate.py           # Evaluación con Excel logging
│   ├── predict.py            # Predicción con Excel logging
│   ├── excel_logger.py       # Módulo de logging
│   ├── view_results.py       # Visualización de resultados
│   └── test_excel_logger.py  # Script de prueba
├── results/
│   ├── experiment_results.xlsx  # Archivo principal
│   └── README.md               # Documentación
├── data/
│   └── raw/                   # Dataset
├── runs/                      # Resultados de entrenamientos
├── EXCEL_LOGGING_GUIDE.md    # Guía completa del sistema
└── requirements.txt           # Dependencias

Métricas y Resultados

Métricas Registradas

  • mAP@0.5: Mean Average Precision con IoU=0.5
  • mAP@0.5:0.95: mAP promediado desde IoU 0.5 hasta 0.95
  • Precision: Proporción de detecciones correctas
  • Recall: Proporción de objetos detectados
  • F1-Score: Media armónica entre Precision y Recall

Interpretación

  • Excelente: mAP ≥ 0.9
  • Bueno: mAP 0.7-0.9
  • Aceptable: mAP 0.5-0.7
  • Bajo: mAP < 0.5 (requiere mejoras)

Mejores Prácticas

1. Usa nombres descriptivos

python scripts/train.py \
    --name "yolo11n_aug_batch16_v1" \
    --notes "Con data augmentation, batch 16"

2. Documenta tus experimentos

python scripts/train.py \
    --notes "Baseline sin augmentation para comparación"

3. Compara regularmente

python scripts/view_results.py --best-model
python scripts/view_results.py --compare

4. Haz backups

cp results/experiment_results.xlsx results/backup_$(date +%Y%m%d).xlsx
- Descomprime automáticamente los archivos
- Organiza el dataset en `data/raw/` con la estructura YOLO esperada
- Mueve `data.yaml`, `train/`, `valid/`, `test/` a la ubicación correcta

**Nota:** Si necesitas cambiar la URL del dataset, edita la variable `DEFAULT_URL` en el script o pasa `--url` como argumento.

### 2. (Opcional) Aumentación de Datos

Balancea las clases minoritarias generando nuevas imágenes con aumentación (flip, rotación, brillo):

```bash
# Aumentación básica con límite del 25%
python scripts/augment_data.py --data-dir data/raw

# Con límite personalizado y semilla específica
python scripts/augment_data.py --data-dir data/raw --limit 0.25 --seed 42

# Guardando gráficos en disco
python scripts/augment_data.py --data-dir data/raw --save-plots

Parámetros:

  • --data-dir: Directorio del dataset (default: data/raw)
  • --limit: Límite de nuevas instancias como fracción del total (default: 0.25 = 25%)
  • --seed: Semilla aleatoria para reproducibilidad (default: 42)
  • --save-plots: Guardar gráficos en disco en lugar de mostrarlos

Este script:

  • Analiza la distribución de clases
  • Genera gráfico de distribución inicial
  • Aumenta imágenes de clases minoritarias hasta igualar la mayoritaria
  • Genera gráfico de distribución final
  • Guarda las imágenes/etiquetas aumentadas en train/images y train/labels

3. Entrenar el Modelo

# Entrenamiento básico con 15 épocas
python scripts/train.py --data-dir data/raw --epochs 15

# Con modelo YOLO11n y batch size de 16
python scripts/train.py --data-dir data/raw --model yolo11n.pt --epochs 50 --batch 16

# Con modelo YOLOv8n, 100 épocas y CUDA
python scripts/train.py --data-dir data/raw --model yolov8n.pt --epochs 100 --imgsz 640 --device cuda

Parámetros disponibles:

  • --data-dir: Directorio del dataset (default: data/raw)
  • --model: Modelo YOLO a usar (default: yolo11n.pt)
  • --epochs: Número de épocas (default: 15)
  • --batch: Tamaño del batch, -1 para auto (default: -1)
  • --imgsz: Tamaño de imágenes (default: 640)
  • --device: Dispositivo (cpu/cuda/mps, auto-detect si no se especifica)
  • --project: Directorio de salida (default: runs/detect)
  • --name: Nombre del experimento (default: train)
  • --patience: Épocas de paciencia para early stopping (default: 50)

El script:

  • Detecta automáticamente GPU/CPU disponible
  • Carga el modelo YOLO preentrenado
  • Entrena con el dataset (aumentado si ejecutaste el paso 2)
  • Guarda los pesos del mejor modelo en runs/detect/train/weights/best.pt

4. Evaluar el Modelo

# Evaluación básica (muestra métricas en terminal)
python scripts/evaluate.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt

# Con directorio del dataset especificado
python scripts/evaluate.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt --data-dir data/raw

# Guardando gráficos en disco
python scripts/evaluate.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt --save-plots

# Sin mostrar gráficos (headless)
python scripts/evaluate.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt --no-show

Genera:

  • Métricas de Precision, Recall, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95
  • Matriz de confusión
  • Curvas PR (Precision-Recall)
  • Visualizaciones de predicciones

5. Realizar Predicciones

# Predicción en una imagen
python scripts/predict.py --weights runs/detect/train2/weights/best.pt --source test.jpg

# Predicción en directorio con visualización
python scripts/predict.py --weights runs/detect/train2/weights/best.pt --source images/ --show

# Predicción en video
python scripts/predict.py --weights runs/detect/train2/weights/best.pt --source video.mp4

# Predicción con webcam
python scripts/predict.py --weights runs/detect/train2/weights/best.pt --source 0 --show

# Con ajustes de confidence
python scripts/predict.py --weights runs/detect/train2/weights/best.pt --source test.jpg --conf 0.5

# Guardando labels en formato YOLO
python scripts/predict.py --weights runs/detect/train2/weights/best.pt --source test.jpg --save-txt

Estructura del Proyecto

DeepLabScan/
├── scripts/
│   ├── download_roboflow_simple.py   # Descarga dataset desde Roboflow
│   ├── augment_data.py               # Aumentación y balanceo de datos
│   ├── train.py                      # Entrenamiento del modelo
│   ├── evaluate.py                   # Evaluación del modelo
│   └── predict.py                    # Predicciones con el modelo
├── data/
│   └── raw/                          # Dataset descargado
│       ├── data.yaml                 # Configuración del dataset
│       ├── train/                    # Datos de entrenamiento
│       ├── valid/                    # Datos de validación
│       └── test/                     # Datos de prueba
├── runs/
│   └── detect/                       # Resultados de entrenamientos
├── requirements.txt                   # Dependencias del proyecto
├── .env                              # Variables de entorno (Roboflow API Key)
└── README.md

Flujo de Trabajo Completo

# 1. Setup del entorno
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt

# 2. Descargar datos
python scripts/download_roboflow_simple.py

# 3. (Opcional) Aumentar datos para balanceo
python scripts/augment_data.py --data-dir data/raw --limit 0.25

# 4. Entrenar modelo
python scripts/train.py --data-dir data/raw --epochs 15

# 5. Evaluar modelo
python scripts/evaluate.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt --data-dir data/raw

# 6. Hacer predicciones
python scripts/predict.py --weights runs/detect/train/weights/best.pt --source test_image.jpg

Métricas de Evaluación

  • Precision: Proporción de detecciones correctas sobre todas las detecciones realizadas
  • Recall: Proporción de objetos detectados sobre todos los objetos reales
  • mAP@0.5: Mean Average Precision con IoU threshold de 0.5
  • mAP@0.5:0.95: Mean Average Precision promediando IoU thresholds de 0.5 a 0.95

Requisitos del Sistema

  • Python 3.11+
  • GPU recomendada (CUDA o Apple Silicon MPS) para entrenamiento rápido
  • Al menos 8GB de RAM
  • Espacio en disco para el dataset y modelos

Dependencias Principales

  • ultralytics - Framework YOLO
  • torch y torchvision - PyTorch para deep learning
  • opencv-python - Procesamiento de imágenes
  • pillow - Manipulación de imágenes
  • numpy - Operaciones numéricas
  • matplotlib y seaborn - Visualización de datos
  • pandas - Análisis de datos
  • pyyaml - Configuración

Troubleshooting

Error: "No se encontró data.yaml"

  • Asegúrate de haber ejecutado download_roboflow_simple.py primero
  • Verifica que existe el archivo data/raw/data.yaml

Error: "CUDA out of memory"

  • Reduce el batch size: --batch 8 o --batch 4
  • Usa un modelo más pequeño: --model yolov8n.pt

Error: "No module named 'ultralytics'"

  • Reactiva el entorno virtual: source venv/bin/activate
  • Reinstala dependencias: pip install -r requirements.txt

Referencias

Licencia

MIT License

Autor

Not-Minimal

About

Proyecto de detección de objetos con YOLO, datos de Roboflow y registro automático en Excel.

Topics

map detection yolo recall recall-precision ultralytics yolov11

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MIT license
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Dec 16, 2025

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