RetinaNet con ResNet-50: Construye, Entrena y Exporta con Datos Personalizados
En este artículo explicamos cómo afinar RetinaNet con backbone ResNet-50 y FPN partiendo del TF Model Garden para un conjunto de datos personalizado como BCCD. El flujo completo incluye conversión de anotaciones, configuración del experimento, entrenamiento distribuido, evaluación con mAP, monitorización en TensorBoard y exportación de un SavedModel listo para inferencia y visualización.
Preparación de datos: si tus anotaciones están en formato COCO JSON el primer paso es convertirlas a TFRecords usando la CLI oficial de TensorFlow o las utilidades del Model Garden. Este paso garantiza compatibilidad con los pipelines de entrada del experimento retinanet_resnetfpn_coco y permite optimizar el rendimiento en entrenamiento.
Configuración del experimento: carga el experimento retinanet_resnetfpn_coco desde TF Model Garden y ajusta los parámetros clave como tamaño de entrada, número de clases del dataset BCCD, rutas a los TFRecords y parámetros de entrenamiento como tasa de aprendizaje, escalado de backbone y augmentaciones. También especifica el esquema de checkpoints y evaluaciones periódicas para calcular métricas mAP.
Estrategia de distribución: para aprovechar GPUs múltiples configura una estrategia de distribución de TensorFlow, por ejemplo MirroredStrategy o MultiWorkerMirroredStrategy según tu infraestructura. Esto permite escalar el entrenamiento de forma lineal en muchos casos y reducir tiempos de entrenamiento.
Construcción del Task y entrenamiento: crea la Task correspondiente desde el experimento y ejecuta train_and_eval con las métricas de mAP habilitadas. El loop de entrenamiento realizará checkpoints y evaluaciones periódicas; revisa los logs para ajustar hiperparámetros si observas underfitting o overfitting.
Monitorización: usa TensorBoard para visualizar pérdida, curvas de validación y métricas mAP. TensorBoard te ayuda a identificar desviaciones y a comparar ejecuciones con distintos hyperparámetros.
Exportación: cuando el modelo llegue a la performance deseada exporta un SavedModel preparado para producción. Convierte el pipeline de entrada para aceptar imágenes en uint8 si tu aplicación requiere esa entrada y empaqueta el preprocesado dentro del SavedModel para simplificar la inferencia en producción.
Inferencia y visualización: realiza inferencia con el SavedModel exportado y usa utilidades de visualización como visualization_utils para dibujar cajas y etiquetas sobre las imágenes. Esto facilita la validación visual y la generación de demos o prototipos para stakeholders.
Resumen del flujo: datos ? configuración ? entrenamiento ? evaluación ? exportación ? predicciones. Esta cadena completa es ideal para proyectos de visión por computador que requieren modelo detector de objetos robusto y reproducible sobre datos personalizados como BCCD.
Sobre Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos desarrollo de software a medida y aplicaciones multiplataforma adaptadas a las necesidades de cada cliente, además de servicios avanzados de automatización de procesos y despliegue en la nube. Si buscas potenciar tus proyectos con IA para empresas o desarrollar agentes IA integrados en tus procesos, podemos acompañarte desde la consultoría hasta la puesta en producción.
Servicios y keywords: como especialistas ofrecemos aplicaciones a medida y software a medida, soluciones de inteligencia artificial y servicios de ciberseguridad, despliegue en servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y dashboards con power bi. Integramos modelos de visión por computador como RetinaNet en pipelines empresariales, optimizamos infraestructuras en la nube y garantizamos prácticas de seguridad y cumplimiento.
Si te interesa una solución personalizada para detectar y clasificar objetos en imágenes o quieres integrar modelos entrenados con TF Model Garden en tu producto, contacta con nuestro equipo de especialistas en Inteligencia artificial o descubre nuestras opciones de desarrollo de aplicaciones a medida para escalar tu proyecto.
Este artículo resume los pasos técnicos y las consideraciones prácticas para implementar un detector RetinaNet afinado con ResNet-50 sobre datos personalizados, y muestra cómo una consultora tecnológica como Q2BSTUDIO puede ayudar a llevar ese prototipo hasta un sistema productivo seguro y escalable.