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Model Card: YOLO v11 Simulated Objects

Model Description

Este modelo fue entrenado utilizando YOLO v11 para la detección de 20 clases de objetos en imágenes. El conjunto de datos incluye stickers simulados de objetos como "apple", "backpack", "ball", entre otros, para ayudar en el aprendizaje de robots en tareas de visión artificial.

Este modelo tiene el propósito de actuar como un Vision-Language Model (VLM), lo que significa que puede aprender simultáneamente de imágenes y texto. Los VLM son modelos que pueden abordar múltiples tareas, desde la respuesta a preguntas visuales hasta la generación de descripciones de imágenes. Este modelo está diseñado para ser un Vision-Language Assistant (VLA), con el objetivo de poder interactuar con robots, solicitando tareas y comandos en lenguaje natural que el robot podrá ejecutar.

How It Works

Este modelo toma imágenes de objetos simulados y las asocia con textos que describen estos objetos o acciones relacionadas. Utilizando este enfoque, el modelo es capaz de interpretar tanto el contenido visual como el lenguaje textual para interactuar con el entorno de manera más efectiva.

Los Vision-Language Models pueden combinar texto e imágenes de forma fluida, permitiendo a los robots comprender y realizar tareas según las instrucciones dadas en texto o interpretando escenas visuales.

Use Case

Este modelo está diseñado para aplicaciones donde se requiere la comprensión visual y la interacción en lenguaje natural. Por ejemplo:

• Robots autónomos: El modelo podrá recibir comandos en lenguaje natural, como "toma la manzana" o "mueve el reloj", y ejecutar la acción correspondiente.
• Asistentes visuales: Puede ayudar en tareas donde se necesite tanto la visión computarizada como el entendimiento de instrucciones escritas.

Planned Use

El objetivo a largo plazo es construir un conjunto de datos y un modelo que simule un Vision-Language Assistant (VLA), que pueda recibir comandos de texto y ejecutarlos en un robot. El robot podrá interpretar estos comandos visuales y realizar tareas físicas como mover objetos, interactuar con su entorno o realizar operaciones de clasificación.

How to Use

1. Inference: El modelo puede ser utilizado para detectar objetos y asociarlos con descripciones en lenguaje natural, lo que puede ser útil para tareas que involucren interacción con robots.
2. Fine-tuning: El modelo puede ser ajustado y mejorado con más datos y ejemplos para hacerlo más preciso en tareas específicas.

Training Data

Este modelo fue entrenado con un conjunto de datos personalizado de imágenes de objetos simulados (stickers) en 20 clases. El objetivo es proporcionar un modelo robusto para tareas de clasificación y detección de objetos, con la flexibilidad de integrarse en un sistema VLM para interacciones en lenguaje natural.

Acknowledgements

Este modelo fue entrenado utilizando YOLO v11, una versión de la famosa arquitectura de detección de objetos YOLO, adaptada a un conjunto de datos específico para tareas de visión por computadora y robots autónomos.

Caveats

• Los resultados del modelo pueden variar dependiendo de la calidad y el contexto de las imágenes y las instrucciones proporcionadas.
• El modelo actualmente está enfocado en objetos simulados, por lo que su rendimiento en situaciones del mundo real puede ser limitado.

Colab Example

Puedes probar el modelo directamente en Google Colab:

Try it out on Colab