Entrena YOLO en 10 Épocas: Detección de Microobjetos Marinos
En este proyecto entrenamos un modelo YOLO durante 10 épocas para la detección de microobjetos marinos en imágenes experimentales. El conjunto de datos presentaba un desequilibrio de clases con 80% de instancias correspondiente a Artemia, por lo que aplicamos técnicas de balanceo y aumento para evitar sesgos en el detector. Antes del entrenamiento se realizaron controles de calidad mediante métricas de similitud estructural SSIM y error cuadrático medio MSE sobre imágenes de 50 mg, 100 mg y controles, asegurando consistencia en intensidad, ruido y contraste entre las distintas condiciones experimentales.
La estrategia de entrenamiento incluyó uso de transferencia de aprendizaje desde pesos preentrenados, ajuste de anclas según el tamaño de los microobjetos, y aumentos específicos como rotación, escalado y cambios de brillo para mejorar la robustez. Se monitorizaron métricas como mAP, precisión, recall e IoU y se consideró early stopping para evitar sobreajuste. Entrenar en 10 épocas permitió validar una fase rápida de prototipado con iteraciones frecuentes para ajustar hiperparámetros como tasa de aprendizaje y tamaño de batch, y así obtener un detector operativo en entornos marinos con pequeños objetos en condiciones variables.
Además de la fase de entrenamiento, trabajamos en el flujo de postprocesado y evaluación: filtrado por score, supresión de no máximos adaptativa, y análisis estadístico de detecciones por grupo experimental (50 mg, 100 mg y control). Las comprobaciones con SSIM y MSE antes y después del preprocesado garantizan que las transformaciones no degradan la información crítica para la detección de microobjetos.
En Q2BSTUDIO aplicamos esta experiencia a proyectos reales, integrando soluciones de visión por computador con arquitecturas de inteligencia artificial a medida. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que combina experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para ofrecer soluciones completas. Si busca potenciar procesos con modelos de detección y clasificación, conozca nuestras propuestas de soluciones de inteligencia artificial diseñadas para ia para empresas y agentes IA.
Nuestros servicios abarcan desde la creación de software a medida y aplicaciones a medida hasta despliegues seguros en la nube. Podemos integrar el modelo YOLO en pipelines productivos en plataformas escalables como AWS y Azure, garantizando disponibilidad y rendimiento con servicios cloud aws y azure. Para proyectos que requieren integraciones específicas, desarrollamos aplicaciones a medida que comunican el motor de inferencia con paneles de control y almacenes de datos.
Complementamos la oferta con servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger modelos y datos, servicios inteligencia de negocio y dashboards interactivos con Power BI para convertir detecciones y métricas en información accionable. Nuestra apuesta por soluciones completas incluye automatización de procesos, agentes IA para asistencia y optimización operativa, y consultoría para adoptar inteligencia artificial de forma segura y escalable.
Si desea una demostración del flujo de entrenamiento y despliegue de YOLO para detección de microobjetos marinos o una propuesta personalizada para su caso de uso, Q2BSTUDIO puede acompañarle desde el prototipo hasta la puesta en producción, asegurando calidad de datos, rendimiento del modelo y cumplimiento en seguridad.