Este repositorio contiene un script en Python para visualizar los resultados de la detección de amonites utilizando un modelo CNN obtenido del Notebook 07a_YOLOv8_Amonites_20240323.
El modelo se basa en YOLOv8 y se ha reentrenado específicamente para detectar amonites. Puedes encontrar información detallada y tutoriales sobre YOLOv8 en su documentación oficial.
Para el entrenamiento, se utilizaron 80 imágenes y 20 imágenes para la validación. Se recomienda aumentar la cantidad de imágenes para mejorar la generalización del modelo. Además, se utilizaron herramientas como Roboflow para la preparación de los datos.
En el repositorio se encuentran disponibles tres archivos .pt, que pueden modificarse en el script para evaluar diferentes resultados:
- SonAmonites_v1.pt: Modelo obtenido del CNN sin aumento de datos.
- SonAmonites_v2.pt: Modelo obtenido del CNN con aumento de datos.
- yolov8n.pt: Modelo original de YOLOv8, que cuenta con muchas más categorías en la detección.
