Registro de resultados

Introducción

El registro de resultados es una práctica crucial para cualquier proyecto de visión por computador en tiempo real (VPCR). Permite monitorear el rendimiento, identificar áreas de mejora y documentar las decisiones tomadas durante la optimización del sistema. Es especialmente valioso en unidades como la Unidad 9 — Medición y diagnóstico, donde se abordan métodos para mejorar continuamente los sistemas de VPCR.

Explicación principal con ejemplos

Monitorizar el rendimiento real

Para evaluar eficazmente un sistema de VPCR, es fundamental registrar métricas clave que reflejen su desempeño. Estas pueden incluir:

• FPS (Frames Per Second): Indica cuántos cuadros por segundo puede procesar la aplicación.
• Latencia: El tiempo total desde que se captura un frame hasta que se muestra el resultado en pantalla.
• Uso de recursos: Medición del consumo de CPU, GPU y memoria.

A continuación, se presenta un ejemplo básico de cómo registrar estas métricas en Python utilizando OpenCV:

import cv2
from time import time

# Inicializar variables de medición
fps = 0
start_time = time()

for frame in video_capture:
    # Procesar el frame (inferencia, etc.)
    
    elapsed_time = time() - start_time
    fps = 1 / elapsed_time if elapsed_time > 0 else 0
    
    # Registro de resultados
    print(f'FPS: {fps:.2f}')
    start_time = time()

Errores típicos / trampas

Aunque el registro de resultados es esencial, también hay varios errores comunes a evitar:

1. Registro inconsistente: Es importante que los registros sean consistentes en términos de intervalo y tipo. Un registro irregular puede hacer imposible la comparación temporal precisa.
2. Olvido del contexto: Los registros deben incluir información contextual relevante, como el ambiente de ejecución, condiciones ambientales (iluminación, movimiento) o parámetros del modelo utilizados en ese momento.
3. Uso inadecuado de herramientas: Algunos desarrolladores pueden confundirse entre utilizar archivos de texto, bases de datos o plataformas especializadas para la gestión de logs y métricas.

Ejemplos de errores

• Inconsistencia en el registro de FPS:

  # Registro inconsistente
  fps = 1 / (time() - start_time) if time() > 0 else 0

Este código omite el conteo regresivo, lo que puede dar falsas lecturas.

• Falta de contexto en los registros:

  print('Detected object')

Sin información sobre el frame actual o las condiciones ambientales, este registro es inútil para la posterior diagnóstico.

• Uso subóptimo de herramientas:

  # Registro en un archivo sin formato
  with open('log.txt', 'a') as f:
      print(frame, file=f)

Este código no proporciona una forma legible ni analizable del contenido.

Checklist accionable

Para asegurar que los registros sean efectivos y útiles, se recomienda seguir el siguiente checklist:

1. Consistencia en el registro: Establecer un intervalo de tiempo constante para la medición.
2. Información contextual: Incluir detalles relevantes sobre las condiciones del ambiente o parámetros del modelo.
3. Uso adecuado de herramientas: Escoger una forma de registro que sea fácilmente accesible y analizable.
4. Documentar cambios: Mantener un registro detallado de cualquier cambio en el sistema, incluyendo la fecha y hora exacta.
5. Análisis periódico: Realizar análisis regulares para identificar tendencias o áreas problemáticas.

Cierre

Siguientes pasos

• Continuar con la optimización iterativa: Utilizar los registros de resultados para informar decisiones de optimización futuras y seguir mejorando el sistema.
• Explorar herramientas más avanzadas: Investigar plataformas especializadas en el registro y análisis de métricas, como Prometheus o Grafana.
• Documentación extensiva: Mantener un registro detallado no solo de los resultados, sino también del proceso de optimización y las decisiones tomadas.

Siguiendo estos pasos y utilizando una práctica rigurosa en el registro de resultados, es posible mejorar significativamente el rendimiento y la robustez de cualquier sistema de visión por computador en tiempo real.