13.7.6. Conclusión

Todo el recorrido, de principio a fin: graba metraje en la cámara, sube el clip y muéstrealo en fotogramas, etiqueta los fotogramas con Auto Label y una pasada de revisión, construye una versión del conjunto de datos con aumentos sensatos, entrena un detector pequeño de la familia YOLO en los servidores de Roboflow y descarga pesos TFLite cuantizados a enteros desde el destino de despliegue OpenMV. El modelo se carga entonces a través del mismo flujo de ROMFS que cualquier otro.

Una idea recorre todo el proceso: entrena con lo que la cámara realmente verá. Captura con la cámara que ejecutará el modelo, aumenta para las variaciones que encontrará y entrena a una resolución pequeña que quepa en el hardware. Un modelo construido de esa manera rinde en la cámara igual que lo hizo en las pruebas.