🔫 Influencia de las variaciones perceptuales en la detección de armas de fuego usando Deep Learning (Deteccion de armas de fuego con YOLOv5)
En este repositorio puede encontrarse tanto el código necesario para entrenar, aplicar y testear el modelo YOLOv5s para la detección de armas cortas y largas de fuego, como los datos utilizados, modelos entrenados y resultados obtenidos.
La memoria explicativa del proyecto es Memoria_Spanish.pdf
En el cuaderno de Google Colab de nombre WeaponDetectionYOLOv5 se encuentra el código utilizado para el entrenamiento, validación del modelo YOLOv5s para la detección de armas. Las instrucciones a seguir para ejecutarlo correctamente se incluyen a modo de celdas de texto en el propio cuaderno. Basta con ejecutar las mismas en el orden en el que aparecen.
Para acceder a los experimentos: https://drive.google.com/drive/folders/15O3lpCT-JYyuhEc5WftPzr0vCELjLPSS?usp=drive_link
En el link encontraremos una carpeta por cada experimento que contendrá los datasets usados y los resultados obtenidos.
En la carpeta DATASETS se incluyen los distintos datasets utilizados en el experimento descritos en la memoria. Incluyen las imágenes subdivididas en carpetas train, valid y test, o solo test en caso de que el dataset haya sido utilizado para comprobar el rendimiento del modelo entrenado ante unas condiciones determinadas. Contienen también un fichero de extensión Yaml donde se indica la ruta de las imágenes en carpetas del dataset.
En la carpeta RESULTADOS se encuentran los resultados obtenidos a la hora de detectar las armas para cada experimento así como los resultados de las métricas de evaluación.
Los modelos ya entrenados basados en YOLOv5s y YOLOv5m se incluyen en la carpeta Modelos. YOLOv5s es el utilizado en los experimentos. Si no se quisiera reentrenar, puede usarse los modelos aquí contenidos.
- Ultralytics YOLOv5
- Weapon Detection & Classification through CCTV surveillance using Deep Learning-CNNs
- YOLOv5 application on detection of dogs and cats
- Datasets for weapon detection based on image classification and object detection tasks
- Pretrained YOLOv5 model to detect weapons in various scenarios