Técnicas de Detección de Objetos Pequeños

Este repositorio contiene el código y los experimentos realizados para el Trabajo de Fin de Grado (TFG) sobre técnicas de detección de objetos pequeños en imágenes.

Descripción

En este proyecto se exploran diversas técnicas y algoritmos de visión por computador para mejorar la detección de objetos pequeños. Los métodos analizados incluyen:

• Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
• You Only Look Once (YOLO)
• Diffusion Models
• Data Augmentation

Contenido

El repositorio incluye:

• Código fuente de los modelos y algoritmos implementados.
• Scripts de preprocesamiento y postprocesamiento de datos.
• Conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento y la evaluación.
• Resultados de los experimentos y análisis comparativos.

Estructura del Repositorio

• src/: Código fuente de los modelos.
• data/: Conjuntos de datos y scripts de preprocesamiento.
• results/: Resultados y gráficos de los experimentos.
• docs/: Documentación y reportes del TFG.

Instalación

Para ejecutar los experimentos, primero clona este repositorio y luego instala las dependencias necesarias:

git clone https://github.com/ismaelGTI/TFG.git
cd TFG
pip install -r requirements.txt