Este trabajo final representa la culminación de las asignaturas: Redes Neuronales y Visión Artificial, proporcionando un marco teórico y herramientas prácticas necesarias para abordar un desafío práctico en la conducción autónoma. El proyecto se centra en la aplicación de conocimientos adquiridos en ambas asignaturas para resolver un problema específico: la detección de objetos en entornos 2D para la conducción autónoma. Los alumnos desarrollarán un modelo capaz de predecir con precisión la presencia y ubicación de objetos relevantes como vehículos, peatones y señales de tráfico.
- Escoger un modelo para realizar la detección y justificar la elección.
- Analizar el modelo, relacionando los conceptos fundamentales con los aprendidos en clase.
- Entrenar el modelo en el dataset proporcionado, utilizando técnicas vistas en clase, variando hiperparámetros y/o realizando aumento de datos.
- Explicar el algoritmo de optimización utilizado para el entrenamiento y justificar su elección.
- Presentar y analizar los resultados basados en las métricas establecidas.
- Añadir un algoritmo de tracking al modelo.
- Ejecutar el modelo con el tracker sobre un video establecido, estableciendo valores finales de threshold para el modelo y el tracker.