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 # Índice
 
+- [17 de junio 2022](#17-de-junio-2022)
 - [10 de junio 2022](#10-de-junio-2022)
 - [3 de junio 2022](#3-de-junio-2022)
 - [19 de mayo 2022](#19-de-mayo-2022)
@@ -24,6 +25,24 @@
 - [27 de mayo 2021](#27-de-mayo-2021)
 - [13 de mayo 2021](#13-de-mayo-2021)
 
+# 17 de junio 2022
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+Se presentaron los resultados obtenidos. Si bien no hubo grandes diferencias, la variante de embedding por persona tuvo un desempeño levemente superior, tanto en accuracy como en tiempo. Además, se observó que al aumentar la cantidad de imágenes por persona se obtuvo una mejor accuracy, y el tiempo solo aumentó mínimamente. 
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+En cuanto a la comparación de los métodos, Esler a priori tendría un mejor desempeño, pero la elección de cuál utilizar está sujeta a las próximas pruebas / está por determinarse en las próximas pruebas. 
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+Tomando en cuenta todo esto, se decide trabajar con un embedding por persona, considerando 5 imágenes en su armado.
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+Se decide procesar los resultados obtenidos para determinar cuáles son los accesorios y variaciones que más afectan el desempeño de los modelos.
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+Luego, se repasó la especificación de las pruebas restantes. Con respecto a la 2.2 - en la cual se debe reconocer a varias personas en un mismo escenario - se propone realizar alguna ejecución incorporando variaciones del estilo de las mencionadas en el párrafo anterior. En particular, si se agrega alguna de estas variaciones, se agregarán aquellas que hayan causado más dificultades en la prueba 1.1.
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+**Los próximos pasos son:**
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+- Analizar los resultados de la prueba 1.1 para determinar qué variaciones introducen más complicaciones.
+- Ejecutar las pruebas restantes (1.2, 1.3, 1.4, 2.1, 2.2).
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 # 10 de junio 2022
 
 Se presentaron los resultados obtenidos en la ejecución de la prueba 1_1. Como no se obtuvieron grandes diferencias en los resultados, se decidió volver a ejecutar el flujo de la prueba pero introduciendo diversas variaciones, para poner a prueba la performance del modelo en condiciones no habituales. En lugar de utilizar imágenes en tiempo real, se suministrará un conjunto de imágenes ya tomadas. En particular, para las variaciones se considerarán accesorios - gorros, lentes, lentes de sol, bufanda, tapaboca, auriculares, entre otros -, distintos tipos de peinados y una fuente de luz lateral.