Semana 31: Instalación de los entornos para los modelos de segmentación e inicio de la redacción

Instalación de los entornos

El objetivo de esta semana era avanzar con respecto a la precepción neuronal con segmentación semántica visual, pero devido a temas personales no se ha podido progresar tanto como se hubiese querido. Al menos, gracias a los enlaces proporcionados por David Pascual, se ha configurado el entorno de python para la utilización de los código de entrenamiento de segmentación visual, instalandose MMSegmentation y el modelo VLTSeg, incluyendo bibliotecas como PyTorch, TorchVision, Lightning, y los paquetes específicos de OpenMMLab. Debido a que este entorno está pensado para Python 3.10, se decidió actualizar la configuración previamente emplead en CARLA usando Python 3.8 a Python 3.10 para evitar posibles incompatibilidades, lo que al principio dio algunos problemas de dependencias, pero que finalmente se consiguieron resolver. Habiendose configurado todo, se ha comenzado con el análisis de los scripts relacionados con la segmentación visual, con el objetivo de comprender su estructura y funcionamiento antes de integrarlos con el simulador.

Comienzo de la redacción del TFG

A su vez, se ha iniciado la redacción del Capítulo 2 del TFG, centrado en la descripción de las herramientas empleadas durante el desarrollo del proyecto.
En esta sección se detallan las características del simulador CARLA, el motor Unreal Engine, y la herramienta de generación World Machine, además de las bibliotecas y datasets utilizados.