JeVois: Cámara miniatura para Machine Vision con Deep Learning

Publicado por en Robótica el 01/06/2018

JeVois es el nombre de una interesante cámara miniatura orientada a proyectos de Machine Vision con Deep Learning que se puede utilizar fácilmente en todo tipo de proyectos incluyendo robots. Dentro esconde un potente procesador de imágenes que basado en el Allwinner A33 quad core ARM Cortex A7 que usa diferentes modelos de Deep Learning. Dispone de un framework para poder programarla con Python y OpenCV pero aún así por defecto es capaz de reconocer 1000 objetos diferentes usando TensorFlow aunque también puedes utilizar Darknet YOLO, Eye Tracking, navegación autónoma para modelos RC, reconocimiento de objetos o incluso detección de "cosas interesantes" al igual que el ojo humano. Es capaz de realizar todas esas operaciones a un frame rate muy algo por encima de los 60fps y además las puedes utilizar, junto con todas las funcionalidades indicadas como cámara USB. Lo mejor de todo es que tiene un precio que ronda tan solo los 60 dólares. Están saliendo dispositivos muy interesantes en la actualidad y seguro seguiremos viendo ésta tendencia en el futuro.

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Guía de instalación para Deep Learning con Keras, Redis, Flask y Apache

Publicado por en Programación el 19/02/2018

Si lo que te va es el tema de reconocimiento de imágenes, inteligencia artificial, machine learning y todas esas cosas que parecen estar tan de moda últimamente, es posible que si todavía no sabes de qué va te encuentres bastante perdido. No voy a decir que es algo trivial y requiere de cierta experiencia en varios campos como por supuesto las matemáticas (y no hablamos de sumas y restas, funciones estadísticas principalmente entre otras) así como diversos lenguajes como Python y algunas herramientas como Keras. Todo esto permite realizar todo tipo de experimentos con redes neuronales para identificar objetos en una imagen, clasificar contenidos y todo tipo de artefactos donde la programación "normal" de toda la vida no es viable. Aquí se trata de que en lugar de programar un código para resolver un problema determinado, generas un modelo según el problema a resolver y luego entrenes una red neuronal para que aprenda. Luego al consultar lla red con un dato no conocido y en base a su entrenamiento, será capaz de reconocer patrones en un determinado porcentaje de acierto. 

A continuación te dejo un completo vídeo con un imprescindible enlace sobre cómo instalar todo un sistema escalable para realizar programas de Deep Learning y así analizar gran cantidad de datos de forma inteligente.

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Tutorial TensorFlow y Open AI en Python para Machine Learning

Publicado por en Programación el 17/01/2018

Lo bueno de utilizar redes neuronales para resolver un problema, es que puedes programarlas para que aprendan. De esta forma en lugar de programar una solución específica, lo que se hace es programar un modelo. Existen diversas herramientas que se pueden utilizar como la conocida librería TensorFlow y también Open AI. Os dejo a continuación una serie de de vídeos de Sentdex (canal de YouTube altamente recomendado si te mola el tema) que muestra cómo se puede entrenar una red neuronal para que juegue a un juego. Para eso utiliza en lenguaje Python y nos enseña a crear el modelo, entrenarlo y medir los resultados obtenidos. El mismo concepto lo puedes utilizar para una infinidad de cosas, como por ejemplo en robótica.

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Detector de Papa Noel con Deep Learning usando Keras, TensorFlow y Raspberry Pi

Publicado por en Raspberry Pi el 19/12/2017

Con un poco de inteligencia artificial, podrás saber el momento exacto en el que Papa Noel llegua a tu casa. Éste es un modelo de clasificador de imágenes entrenado con Keras sobre TensorFlow específicamente para reconocer a "Santa Claus". Posteriormente se ha desplegado el modelo entrenado en una Raspberry Pi con una cámara. El sistema no es que reconozca diferentes imágenes, sino que indica si es o no es Papa Noel. Pero el sistema funciona con el mismo principio para cualquier otra proyecto con reconocimiento visual booleano. El vídeo a continuación muestra el resultado final, pero no os perdáis también el enlace a la página del autor con todos los detalles sobre el funcionamiento del sistema, que os puedo asegurar son muy interesantes si te quieres iniciar en el mundillo de Machine Learning.

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Clasificador de pepinos con Raspberry Pi usando Machine Learning

Publicado por en Raspberry Pi el 06/09/2016

¿Cuántas veces te has encontrado en la situación de tener en la cocina varios pepinos de distintos tamaños y liarte para clasificarlos de menor a mayor? Igual a tí no te ha pasado, pero una granja de pepinos de Japón ha intentado solucionar ese problema utilizando una Raspberry Pi junto a una webcam para analizar visualmente cada pepino y poder clasificarlos de manera eficiente.

Lo interesante es que han utilizado una combinación de OpenCV junto con la librería TensorFlow de Google para utilizar redes de neuronas en Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación en la nube. Mediante una pequeña máquina casera con unos servos y una cinta transportadora, consigue una eficiencia teórica de más de 95% de acierto, aunque indican que debido a que el dataset es muy pequeño, se queda en poco más de 70% que aún así no está nada mal.

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