[Feature] [Esencial] Anotar bounding boxes del dataset

[Andres-Torrez]

Descripción

Etiquetar manualmente las imágenes del dataset dibujando los bounding boxes
alrededor de cada logo. Las anotaciones deben estar en formato compatible
con YOLO (YOLO txt format) para poder usarlas directamente en el entrenamiento.

Tareas

• Elegir herramienta de anotación (Roboflow recomendado por su
  integración directa con YOLO)
• Anotar el 100% de las imágenes de data/raw/
• Aplicar data augmentation básico: flip horizontal, crop, color jitter
• Exportar dataset en formato YOLO con splits train/val/test (70/20/10)
• Guardar el dataset exportado en data/processed/
• Crear el archivo data.yaml que YOLO necesita para entrenar

Tecnologías

Roboflow, YOLO format, data augmentation

Criterios de aceptación

• Todas las imágenes tienen al menos un bounding box anotado
• El dataset está dividido en train/val/test
• El archivo data.yaml existe con las rutas y clases correctas
• Se ha aplicado al menos flip horizontal y color jitter como augmentation

Rama: feature/anotacion-dataset
Columna: Por hacer · S1
Sprint: S1 · Esencial
Labels: feature sprint-1-esencial