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AISee: el IIC lanza una librería open source de visión artificial

Compartimos el primer proyecto open source del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC): AISee.  Se trata de una librería de software para facilitar algunas tareas de visión artificial y que, actualmente, está centrada en tareas de clasificación de imágenes.

Construida sobre las librerías PyTorch y timm, AISee proporciona una interfaz muy sencilla para entrenar redes neuronales del estado del arte, disponibles en la librería. Ya podéis acceder al repositorio en GitHub y os invitamos a interactuar con la comunidad.

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[minti_button link=»https://github.com/iiconocimiento/aisee» size=»full» target=»_blank» lightbox=»false» color=»blue» icon=»»]> Probar AISee <[/minti_button]

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Clasificación de imágenes con AISee

AISee pretende ser una herramienta útil para emprender y agilizar proyectos de clasificación de imágenes de manera sencilla y con los últimos modelos de Deep Learning. Detrás está la experiencia del IIC en visión artificial, pudiendo ofrecer una serie de ventajas:

  • Facilitar la carga de datos desde distintas fuentes:
    • Directorios con imágenes
    • Rutas a una sola imagen
    • Pandas DataFrames.
  • Simplificar el entrenamiento y predicción en tareas de clasificación de imágenes multiclase y multietiqueta.
  • Usar fácilmente redes neuronales del estado del arte.
  • Entrenar redes neuronales desde cero o a partir de pesos pre-entrenados en muy pocas líneas de código.

AISee

Con todas estas características, la librería AISee está dirigida a data scientists que trabajan en el tema y quieren usar modelos del estado del arte en sus proyectos, investigadores que quieren acelerar el proceso de entrenamiento de clasificadores de imágenes y todos los interesados que se estén iniciando en el mundo de la visión artificial.

Si tienes alguna idea para mejorar la librería o encuentras algún problema durante su uso, no dudes en abrir una issue en nuestro repositorio de GitHub.

¡Nos encantará responder a las preguntas de la comunidad y trabajar juntos para mejorar AISee ?!

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