Dataset utilizado

El dataset utilizado para este proyecto son imágenes obtenidas a partir de videos.

Probablemente, el input óptimo para el este proyecto serían videos de unos pocos segundos que capturen la totalidad del área del lago a relevar. De esta manera, se puede realizar un cierto número de capturas sucesivas a las cuales se le aplica el procedimiento de identificación de objetos y se evalúa el resultado en cada captura, pudiendo aprovechar la temporalidad para descartar objetos o peces que no deseamos contar.

Sin embargo, los videos utilizados tienen una duración de unos minutos y capturan desde el momento del despegue del dron hasta la vuelta y aterrizaje del mismo. Por lo tanto, se realizaron multiples capturas de los videos, intentando abarcar distintas áreas del lago y además intentando generar un dataset de trabajo con cierta variabilidad en los objetos a identificar para lograr un mejor modelo final.

Con este procedimiento se generaron dos datasets:

1) Un pequeño dataset, consistente de 40 imágenes de posibles objetos a identificar (como "Peces" o "No peces"). Este pequeño dataset se utiliza para entrenar un modelo para hacer un etiquetado primario de todos los demás objetos del dataset principal.

2) Este dataset, al que le podemos llamar "dataset principal", consta de 78 imágenes de distintos partes de los distintos lagos obtenidas de los distintos videos de dron de los cuales se partió.