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En este tutorial en video, Iván discute la recolección de datos y la etiquetación para entrenar un modelo YOLOv5 personalizado. El proceso incluye determinar si la detección de objetos es adecuada para el problema, recolectar imágenes de entrenamiento, usar herramientas de etiquetado y utilizar Weights Biases para el almacenamiento del conjunto de datos en la nube. Esta es la Parte 2 de la serie; la Parte 0 cubre la integración de YOLOv5 y Weights Biases, y la Parte 1 se centra en la detección de objetos en tiempo real en Windows y Google Colab. Si tienes alguna pregunta, no dudes en preguntar en la sección de comentarios. Determina si la detección de objetos es el enfoque correcto para tu problema para comenzar.
