Generación de Datos Sintéticos en Blender para Object Detection

Durante esta charla daré una explicación detallada de la metodología que se debe utilizar para generar datos (imágenes + labels) para entrenar arquitecturas de reconocimiento de imagen como YOLO. Explicaré el paso a paso de la utilización del software de renderizado de Blender al igual que el código Python necesario para automatizar este proceso. Luego, daré una demostración en Google Colab para entrenar la arquitectura YOLOv3 con nuestros propios datos generados en Blender. Y por último, demostraré cómo implementar los pesos entrenados con OpenCV para aplicaciones que pueden ser luego industrializadas.

Para descargar la última versión de Blender:
https://www.blender.org/

Importar un archivo STL en Blender:
   • Blender 2.8 Importing and viewing .st...  

Serie de tutorials para entender mejor Blender:
   / watchv=tprnsacitj4&list=pljeaoinr3zgeq0u2m...  

Renderizado en Blender:
   • Part 6, Level 1: Rendering - Blender ...  

Aplicar materiales en Blender:
   • Part 7, Level 1: Materials - Blender ...  

Cómo hacer que la cámara orbite alrededor de tu objeto:    • Blender 2.8 Eevee Tutorial - How to O...  

Introducción a Scripting en Blender:
   / watchv=cyt0o7sau4q  

Fuente para obtener las coordenadas de los objetos en Blender:
https://olestourko.github.io/2018/02/...

Links
Repo: https://github.com/MLmeetup

Quieres ser speaker en el proximo evento? Postula tu charla aqui:
https://forms.gle/wWsL2Vhc3aznfw8a9

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