Week 24 – Balanceo del dataset y entrenamiento con PilotNet/MobileNet
Week 24 – Balanceo del dataset y entrenamiento con PilotNet/MobileNet
Esta semana se trabajó en el balanceo del dataset de conducción y en el entrenamiento de dos modelos (Trenet/PilotNet y MobileNet) usando únicamente muestras balanceadas.
Avances
- Se analizaron las distribuciones originales de
steerythrottle, detectando una fuerte concentración en conducción recta con acelerador alto. - Se aplicó un balanceo del dataset, reduciendo las muestras de conducción recta y manteniendo más ejemplos de giro y frenado reduciendo un dataset de 30000 muestras a 10000.
- Se entrenaron los modelos Trenet (PilotNet) y MobileNet usando un subconjunto balanceado de 10 000 muestras, con las mascaras del camino.
- Se realizaron pruebas en el simulador para observar el comportamiento de los modelos entrenados con el nuevo dataset balanceado y sigue el carril en recta correctamente.
Pruebas realizadas
- Entrenamiento de Trenet/PilotNet con 10 000 muestras balanceadas y evaluación cualitativa en CARLA.
- Entrenamiento de MobileNet con las mismas 10 000 muestras balanceadas para comparar estabilidad y capacidad de mantener el carril.
- Ejecución de escenarios de simulación controlados para observar diferencias entre el modelo entrenado con el dataset original y el modelo entrenado con el dataset balanceado.
Próximos pasos
- Refinar el criterio de balanceo (umbrales de
steer,throttleybrake) para mejorar aún más la representación de situaciones críticas. - Comparar cuantitativamente Trenet vs MobileNet (métricas de error en validación y tiempo hasta salirse del carril en simulación).
steer y throttle antes del balanceo.
steer y throttle después del balanceo (10 000 muestras).
