New setting for training and testing

Tras una agradable y productiva charla con uno de mis tutores (Antonio). Hemos definido un nuevo escenario de pruebas. Con esto me refiero a una ampliación de pruebas con respescto a las que teníamos. Para ello hemos dividido la selección de atributos en dos ramas principales. Por un lado centrarnos en las regiones definidas por Alvaro y en función a estas hacer clasificaciones utilizando distintas áreas de la imagen. Y por el otro lado profundizar mas en la selección de características (grupos de atributos creados anteriormente). A continuación detallo estas dos ramas:

 

* POR REGIONES

– Toda las regiones

– Centrales (1×1, 1×1+3×3)

– Periferia (3×3, 5×5, 5×5+3×3)

– División Horizontal (en mente)

NOTA: Cuando consideramos imágenes de alta resolución (5×5 regiones) tenemos distintos grados de centro y de periferia. Por ello lo de 1×1+2×2, ….

 

* POR CARACTERÍSTICAS

– Divididas en 7 grupos, borrando uno cada iteración (usando 6)

– Divididas en 7 grupos, borrado de todas excepto una (usando 1)

– Unsando los grupos originalmente definidos. Probar con distintas agrupaciones de estos (se definirán mas adelante)

 

Todo esto para los dos tipos de resolución/región que se han utilizado anteriormente. Esto ayudará a saber que regiones, partes de la imagen, son mas relevantes. También mostrará qué grupos de atributos destacan mas frente a otros. Con todo esto se podrá hacer una seleción de regiones y atributos en base al mayor porcentaje de acierto e intentar obtener buenos resultados.