TensorFlow Object Prediction

Este código é um script Python para treinamento de um modelo de detecção de objetos usando a biblioteca PyTorch. Aqui está uma descrição detalhada do que o código faz:

• Importação de bibliotecas: O código começa importando várias bibliotecas necessárias, incluindo json, torchvision, torch, PIL (Python Imaging Library) e outras.

• Montagem do Google Drive: O código então monta o Google Drive para acessar arquivos armazenados lá. Isso é útil quando você está usando o Google Colab e deseja acessar seus arquivos no Google Drive.

• Leitura do arquivo JSON: O código lê um arquivo labels.json que parece conter anotações para imagens. As anotações incluem informações sobre os objetos presentes na imagem e suas localizações (coordenadas da caixa delimitadora).

• Criação do Dataset: O código define uma classe Dataset que é usada para carregar e transformar os dados. A classe lê as anotações do arquivo JSON, carrega as imagens correspondentes e aplica transformações nas imagens e nas caixas delimitadoras.

• Transformação de Dados: O código define funções para redimensionar as imagens e suas caixas delimitadoras correspondentes para um tamanho específico e normalizar as imagens.

• Divisão dos conjuntos: O código divide os dados em conjuntos de treinamento e teste. Ele faz isso calculando o número de exemplos que devem estar no conjunto de treinamento (70% dos dados) e no conjunto de teste (o restante dos dados).

• Criação dos DataLoaders: O código cria DataLoaders para os conjuntos de treinamento e teste. Os DataLoaders são usados para carregar os dados em lotes durante o treinamento e a avaliação do modelo.

• Visualização de uma imagem: O código carrega uma imagem do conjunto de treinamento e desenha as caixas delimitadoras e rótulos dos objetos na imagem.

• Criação do modelo: O código cria um modelo Faster R-CNN pré-treinado e substitui a camada de predição para se adequar ao número de classes nos dados.

• Configuração do otimizador e do agendador de taxa de aprendizado: O código configura um otimizador SGD e um agendador de taxa de aprendizado que reduz a taxa de aprendizado quando a métrica de avaliação para de melhorar.

• Treinamento do modelo: O código define uma função para treinar o modelo. Durante cada época, o modelo é treinado em todos os lotes de dados do conjunto de treinamento.

• Avaliação do modelo: O código define uma função para avaliar o modelo. Durante a avaliação, o modelo faz previsões no conjunto de teste e as previsões são avaliadas usando a métrica mAP (Mean Average Precision).

• Loop de treinamento e avaliação: O código executa um loop de treinamento e avaliação por 100 épocas. Após cada época, o modelo é avaliado e o melhor modelo é salvo.

• Predição em uma nova imagem: Finalmente, o código faz uma predição em uma nova imagem usando o modelo treinado e desenha as caixas delimitadoras e rótulos previstos na imagem.

Por favor, note que este código assume que você tem uma GPU disponível para treinamento. Se você não tem uma GPU disponível, você precisará modificar o código para usar a CPU em vez disso.

O objetivo final deste código é preparar os dados para treinar um modelo de detecção de objetos.