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Progressing

septiembre 25, 2011

ProgressMientras sigo progresando en el desarrolo de la memoria y para compartir algo de información he decidido publicar parte de los resultados obtenidos tras realizar las baterías de pruebas para el set de 25k imagenes. Se ha relizado una preparación del entorno basándose tanto en las etiquetas relevantes como para las etiquetas potenciales.

 

CLASSES

  • Relevant tags: Se han detectado 14 clases distintas de tipo relevante: tree, clouds, car, river, people, female, male, sea, flower, bird, night, portrait, dog, baby. 
  • Potential tags: Se han detectado 10 clases distintas de propósito general: animals, indoor, night, people, plant_life, sky, structures, sunset, transport, water. Las cuales comprenden unas 59600 imágenes dentro del set de 25k. Lo cual quiere decir que algunas imágenes pertenecen a mas una clase. Esto llevará al problema comentado en entradas anteriores.

 

ESCENARIO

Para las pruebas que se han realizado se han utilizado 24877 imágenes del set de 25k. Disponemos de toda la información de este grupo a la aplicación de Álvaro. La razón de que la cifra no sea 25k es debido a las imágenes en escala de grises que no se tienen en cuenta en la aplicació de Álvaro. Dentro de este subconjunto se han considerado 24777 para entrenamiento y las 100 restantes para test (clasificación). RESULTADOS

  • Relevant tags: Al escenario anteriormente citado se le han aplicado todos los algoritmos de borrado y selección de parámetros desarrollados para el estudio de parámetros. Se han obtenido resultados que van desde 6.64% (inferior al aleatorio 7.14%) a 26.80%.
  • Potential tags: Al escenario anteriormente citado se le han aplicado todos los algoritmos de borrado y selección de parámetros desarrollados para el estudio de parámetros. Se han obtenido resultados que van desde 9.5% (inferior al aleatorio 10%) a 21.48%.
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