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BWMP2: Dataset RGB para Clasificación de Materiales con un Modelo Fundacional Finamente Ajustado
Juan Calderón
Brayan Sánchez
César Vanegas
Dana Villamizar
Fabian Perez
Resumen
BWMP2: Clasificación de Materiales Seleccionados tiene como objetivo crear y optimizar un modelo para la clasificación de materiales utilizando un dataset RGB etiquetado con cinco categorías específicas: Ladrillo, Metal, Papel, Plástico y Madera. El dataset consta de 150 imágenes capturadas con un dispositivo móvil, dividido en un 80% para entrenamiento y un 20% para pruebas. Este dataset es de código abierto y está disponible para la comunidad en Hugging Face.
A partir de este dataset, realizamos un ajuste fino (fine-tuning) de un modelo fundacional ResNet-50, logrando una precisión del 93% en el conjunto de prueba. Además, convertimos el modelo ajustado al formato estándar ONNX, cuantizándolo a UINT8 y reduciendo su tamaño de 98.7 MB a 24.9 MB sin pérdida de rendimiento. Este modelo es también de código abierto y puede ser utilizado en múltiples dispositivos, disponible en Hugging Face Models.