Add Configuration file: fix_yaml.py

fix_yaml.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Script para corregir la configuración YAML del dataset
+"""
+
+import yaml
+import os
+from pathlib import Path
+
+def fix_dataset_config():
+    """Corrige el archivo de configuración YAML"""
+    
+    config_path = "/home/leonel/sistema_polinizador/Dataset/Classification/dataset_config.yaml"
+    
+    print("🔧 CORRIGIENDO CONFIGURACIÓN YAML")
+    print("=" * 50)
+    
+    # Verificar que existe el archivo
+    if not os.path.exists(config_path):
+        print(f"❌ No se encontró el archivo: {config_path}")
+        return False
+    
+    # Verificar estructura del dataset
+    dataset_base_path = "/home/leonel/sistema_polinizador/Dataset/Classification"
+    train_path = os.path.join(dataset_base_path, "Train")
+    val_path = os.path.join(dataset_base_path, "Validation")
+    test_path = os.path.join(dataset_base_path, "Test")
+    
+    print(f"📁 Verificando estructura del dataset:")
+    print(f"   Base: {dataset_base_path} - {'✅' if os.path.exists(dataset_base_path) else '❌'}")
+    print(f"   Train: {train_path} - {'✅' if os.path.exists(train_path) else '❌'}")
+    print(f"   Validation: {val_path} - {'✅' if os.path.exists(val_path) else '❌'}")
+    print(f"   Test: {test_path} - {'✅' if os.path.exists(test_path) else '❌'}")
+    
+    if not all(os.path.exists(p) for p in [dataset_base_path, train_path, val_path, test_path]):
+        print("❌ Faltan carpetas del dataset")
+        return False
+    
+    # Obtener clases del directorio Train
+    class_names = []
+    if os.path.exists(train_path):
+        class_names = sorted([d for d in os.listdir(train_path) 
+                            if os.path.isdir(os.path.join(train_path, d))])
+    
+    print(f"🏷️  Clases encontradas: {len(class_names)}")
+    for i, name in enumerate(class_names):
+        print(f"   {i}: {name}")
+    
+    # Crear configuración corregida
+    corrected_config = {
+        'path': dataset_base_path,  # Ruta absoluta al directorio base
+        'train': 'Train',           # Ruta relativa desde 'path'
+        'val': 'Validation',        # Ruta relativa desde 'path'
+        'test': 'Test',             # Ruta relativa desde 'path'
+        'nc': len(class_names),     # Número de clases
+        'names': {i: name for i, name in enumerate(class_names)}  # Mapeo índice -> nombre
+    }
+    
+    # Guardar configuración corregida
+    with open(config_path, 'w') as f:
+        yaml.dump(corrected_config, f, default_flow_style=False, sort_keys=False)
+    
+    print(f"\n✅ Configuración corregida guardada en: {config_path}")
+    
+    # Mostrar contenido del archivo corregido
+    print(f"\n📄 Contenido del archivo YAML:")
+    with open(config_path, 'r') as f:
+        content = f.read()
+        print(content)
+    
+    return True
+
+if __name__ == "__main__":
+    success = fix_dataset_config()
+    if success:
+        print("\n🎯 Configuración corregida. Ahora puedes ejecutar el entrenamiento.")
+    else:
+        print("\n❌ Error corrigiendo la configuración.")