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# Índice
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- [4 de noviembre 2021](#4-de-noviembre-2021)
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- [18 de octubre 2021](#18-de-octubre-2021)
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- [23 de setiembre 2021](#23-de-setiembre-2021)
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- [9 de setiembre 2021](#9-de-setiembre-2021)
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| ... | ... | @@ -12,6 +13,22 @@ |
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- [27 de mayo 2021](#27-de-mayo-2021)
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- [13 de mayo 2021](#13-de-mayo-2021)
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# 4 de noviembre 2021
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Se mostró la distribución de edad, género y raza de los datasets con los que se entrenaron los modelos utilizados por la librería Deepface. Se obervó que la distribución de género es muy desbalanceada, teniendo la mitad de ejemplos correspondientes al sexo femenino de los que se tienen para el masculino. En cuanto a la edad, también se observa una concentración de ejemplos de edades entre 20 y 30 años.
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Además, se mostró una tabla que compara los resultados experimentales obtenidos por el algoritmo que se está evaluando - enfocado a la predicción de edad, género y raza - con los reportados por el creador de la biblioteca DeepFace, y se compilaron algunos resultados interesantes. En general, los resultados obtenidos experimentalmente fueron menores, pero se cree que puede deberse a que el modelo fue entrenado en un dataset diferente al de evaluación, así como al desbalance del dataset de entrenamiento.
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Se observaron las gráficas obtenidas al querer evaluar los métodos contra el dataset de WIDER Face. Dado que los resultados del método no fueron graficados como se esperaba, se analizará si es necesario cambiar algo en la forma de correr el script de evaluación. También se probará evaluar los métodos contra el dataset FDDB.
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Por último, se conversó sobre la posibilidad de comenzar la adaptación de los métodos para que ejecuten sobre el framework ROS. Para facilitar esto, en las próximas semanas los tutores proveerán al equipo de dispositivos Jetson Nano.
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**Los próximos pasos son:**
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- Plasmar en un documento el análisis de resultados presentado.
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- Trabajar en la compatibilización de los métodos con el framework de ROS, para poder hacer pruebas experimentales en un ambiente real.
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- Analizar el script de evaluación de WIDER Face para lograr ejecutarlo correctamente.
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# 18 de octubre 2021
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Se discutió sobre una complicación que surgió al intentar evaluar los métodos de detección de rostros con el dataset WIDER Face, debido a que el script de evaluación está implementado en MATLAB. Dado que uno de los tutores tiene el programa, se le pasará el script junto a las predicciones a ser evaluadas para que lo ejecute.
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