Mejora de IL y aplicacion de Captum
Semana 10
Durante esta semana he grabado un nuevo dataset con nuevas etiquetas, además he vuelto a entrenar de nuevo PilotNet con este. En sgundo lugar he intentado añadir el mapa de Nurburgring a Carla, pero no he sido capaz. Por último he utilizado la libreria Captum para conseguir un mapa de calor de los puntos donde mas se fija PilotNet.
Script PyTorch
Dentro del script de Pytorch he realizado un cambio sustancial. He eliminado el 35% superior de la imagen. Esto ayuda a que la red neuronal tenga menos “distracciones”, ya que en este caso se elimina el cielo.
Dataset
En este dataset ha sido repartido de la siguiente forma:
- 15% recuperaciones
- 25% giros a la derecha
- 20% giros a la izquierda
- 40% lineas rectas
Imitation Learning
Con el cambio realizado dentro del script de pytorch, y con el balanceo vigente que tengo en el dataset, he conseguido que el coche conduzca de una manera bastante estable. Adjunto video:
Captum
Durante esta semana me he informado un poco mejor sobre pixel attribution, y he utilizado en este caso la libreria captum. Con esta libreria he elegido cinco imagenes aleatorias dentro de mi dataset, a continuación he usado IG (Integrated Gradients) para crear un mapa de calor. Este mapa de calor nos muestra en que puntos de la imagen nuestra red neuronal se fija más. Estos son los mapas de calor resultantes.
