Week 22 - Entrenamiento con EfficientNet_b0
Entrenamiento con EfficientNet_b0
Para el entrenamiento se utilizó un dataset que contiene imágenes en formato RGB y segmentadas, cada una etiquetada con la información de curvatura de la carretera. El dataset se generó utilizando el simulador CARLA, donde se capturaron imágenes RGB y segmentadas de diferentes ciudades. Cada imagen segmentada fue procesada para extraer la clase de la carretera (road) utilizando el color correspondiente (road_color = (128, 64, 128)) a la etiqueta en la imagen segmentada.
Dado que inicialmente el dataset tenía un desbalance significativo entre las clases curvo y recto, se aplicó un proceso de balanceo de datos. Se replicaron las muestras de la clase con menor frecuencia (carreteras curvas) hasta que ambas clases tuvieran aproximadamente el mismo número de muestras.
- Tamaño total: 50,000 imágenes (aproximadamente 25,000 por cada clase).
