1 minute read

Comparación de modelos: EfficientNet V2 S vs ResNet18

Métrica EfficientNet V2 S ResNet18
Arquitectura EfficientNet V2 S ResNet18
Dataset balanced_data_70.csv balanced_data_70.csv
Batch size 8 64
Épocas 61 (early stop) 100
División Train/Val 80% / 20% 80% / 20%
MSE final (val) ~0.0010 ~0.0007
Resolución entrada (640, 240) (640, 240)
Número de parámetros ~21M ~11M
EfficientNet V2 S ResNet18

Ambos modelos fueron entrenados con imágenes segmentadas y transformaciones visuales avanzadas para aumentar la robustez ante condiciones variadas del entorno.

Comparativa de desempeño en simulación (Métricas con BehaviorMetrics)

  • ResNet18 logró recorrer mayor distancia y mantener el vehículo en movimiento de forma estable durante más tiempo. Esto indica mejor cobertura de la trayectoria, aunque con mayor error acumulado en posición.

  • EfficientNet V2 S, por su parte, mostró una mejor precisión posicional promedio, lo que sugiere un control más centrado, pero con posibles dificultades para mantener el movimiento fluido durante trayectorias prolongadas.

  • En términos de suavidad de control (suddenness), ambos modelos mantienen comandos razonablemente suaves, aunque EfficientNet V2 S tiene una mejor respuesta en steer, mientras que ResNet18 lo hace mejor en throttle.

Métrica EfficientNet V2 S ResNet18
Distancia recorrida total 121.06 m 323.95 m
Distancia efectiva recorrida 32.5 m 278.0 m
Velocidad promedio 9.69 km/h 9.94 km/h
Tiempo real del experimento 126.8 s 253.1 s
Desviación media de posición 1.22 m 0.68 m
Error total de posición 1106.97 1465.19
Colisiones / Invasiones de carril 0 / 0 0 / 0
Suavidad de comandos (throttle) 0.1325 0.1021
Suavidad de comandos (steer) 0.0115 0.0210
EfficientNet V2 S ResNet18

Comparación de desempeño offline: EfficientNet V2 S vs ResNet18

Métrica EfficientNet V2 S ResNet18
Error absoluto promedio (steer) 0.1402 0.1907
Error absoluto promedio (throttle) 0.3979 0.4252

Comparación visual de predicciones offline

EfficientNet V2 S ResNet18
EfficientNet ResNet18