Week 29 - Corrección modelos expertos
Corrección
Durante la simulación, se presentó un error en la predicción de los comandos de control, ya que el modelo infería valores idénticos de manera constante. Tras revisar el código, se identificó que el problema estaba en el procesamiento de las imágenes de entrada al modelo: los parámetros de normalización utilizados eran diferentes a los empleados durante el entrenamiento. Una vez corregido este aspecto, se realizó una nueva prueba en la simulación utilizando un entorno no visto previamente por el modelo, obteniendo resultados satisfactorios.
Adicionalmente, durante la búsqueda del problema se detectaron incompatibilidades entre las bibliotecas y los controladores instalados, los cuales ya fuero corregidos.
Modelo Usado
Para entrenar el modelo, se utilizó la imagen segmentada, de la cual se extrajo información específica de la calzada. Esta imagen se transformó en una máscara en escala de grises y luego se convirtió al formato RGB. Tanto los modelos expertos como el modelo monolítico fueron entrenados utilizando este enfoque, obteniendo resultados similares en ambos casos.
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| batch_size | 32 |
| learning_rate | 0.0001 |
| epochs | 100 |
| img_shape | [66, 200, 3] |
