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sorny92 committed Feb 26, 2022
1 parent 241bf5a commit 8a8cc93
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19 changes: 17 additions & 2 deletions docs/informe.tex
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Expand Up @@ -5,7 +5,7 @@
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{wrapfig}
\graphicspath{ {images/} }
\graphicspath{ {assets/} }

\title{RT-BENE: detección de parpadeo}
\author{Esteve Soria Fabián}
Expand Down Expand Up @@ -90,7 +90,22 @@
La partición se hace mediante selección aleatoria ya que se considera que la selección estratificada no es
necesaria ya que el dataset tiene una distribución de clases en cada video relativamente similar.
Esto deja alrededor de 20.000 imágenes para test.\\
En la partición de entrenamiento
En la partición de entrenamiento se parte el dataset en dos para generar el set de validación.
Se podría utilizar un sistema de k-fold para la validación pero en el entrenamiento de redes neuronales
profundas se vuelve demasiado pesado para ser eficiente en el tiempo. El set de validación tiene
un tamaño de 17.000 imágenes aproximadamente.

\subsection*{Lectura y generador de datos}
Se crea una clase que permite cargar los datos del fichero .csv y permitir la carga dinámica de las
imágenes antes de que sean necesitadas. Eso se hace mediante el uso de la librería tf.data
.Dataset\cite{tfdata_dataset}.
El generador de datos sigue el siguiente proceso:
\begin{verbatim}
print("La vida")
\end{verbatim}
\begin{enumerate}
\item
\end{enumerate}


\section{Resultados}
Expand Down
Binary file modified docs/out/informe.pdf
Binary file not shown.
17 changes: 17 additions & 0 deletions docs/refs.bib
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -8,3 +8,20 @@ @article{imageNet
journal = {International Journal of Computer Vision},
doi = {10.1007/s11263-015-0816-y}
}

@article{tfdata_dataset,
author = {Murray, Derek G. and \v{S}im\v{s}a, Ji\v{r}\'{\i} and Klimovic, Ana and Indyk, Ihor},
title = {Tf.Data: A Machine Learning Data Processing Framework},
year = {2021},
issue_date = {July 2021},
publisher = {VLDB Endowment},
volume = {14},
number = {12},
issn = {2150-8097},
url = {https://doi.org/10.14778/3476311.3476374},
doi = {10.14778/3476311.3476374},
journal = {Proc. VLDB Endow.},
month = {jul},
pages = {2945–2958},
numpages = {14}
}
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