conteo: umbral de SAM 3 recalibrado en GPU con frases de descarte (360 fotos): 0,6, error medio 2,08 piezas, 49 % exacto, 74 % a +-1

modelos_entrenados/conteo/informe.md

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 # Evaluación del conteo (SAM 3, sin entrenar)
 
-- Fotos: 150 · Tiempo medio por foto (CPU): 91.1 s
-- **Umbral elegido: 0.55** (menor error medio)
+- Fecha: 2026-11-11 · PyTorch 2.11.0+cu128 · cuda (NVIDIA GeForce RTX 3050)
+- Fotos: 360 · Tiempo medio por foto: 4.8 s (9 frases de descarte y genérica incluidas)
+- **Umbral elegido: 0.6** (menor error medio con la limpieza del paso 2: duplicados, grupos y descarte por objeto)
+- Piezas descartadas por coincidir con un objeto (umbral 0.6): 14
 
-| Material | Fotos | Error medio (piezas) | Exacto | ±1 pieza |
-|---|---|---|---|---|
-| carton | 25 | 1.20 | 36% | 80% |
-| plastico | 25 | 0.68 | 52% | 84% |
-| vidrio | 25 | 1.32 | 40% | 80% |
-| metal | 25 | 2.36 | 40% | 72% |
-| tela | 25 | 0.56 | 48% | 96% |
-| madera | 25 | 8.80 | 4% | 16% |
-| **Total** | 150 | 2.49 | 37% | 71% |
+| Material | Fotos | Error medio (piezas) | Exacto | ±1 pieza | Error medio sin descarte |
+|---|---|---|---|---|---|
+| carton | 60 | 1.32 | 62% | 77% | 1.32 |
+| plastico | 60 | 0.52 | 68% | 90% | 0.52 |
+| vidrio | 60 | 1.13 | 52% | 80% | 1.13 |
+| metal | 60 | 1.28 | 48% | 88% | 1.28 |
+| tela | 60 | 0.47 | 60% | 95% | 0.40 |
+| madera | 60 | 7.73 | 2% | 15% | 7.73 |
+| **Total** | 360 | 2.08 | 49% | 74% | 2.06 |
 
 Error medio según el umbral:
 
-| Umbral | Error medio |
-|---|---|
-| 0.1 | 15.39 |
-| 0.15 | 8.19 |
-| 0.2 | 5.35 |
-| 0.25 | 4.03 |
-| 0.3 | 3.20 |
-| 0.35 | 3.05 |
-| 0.4 | 2.73 |
-| 0.45 | 2.57 |
-| 0.5 | 2.54 |
-| 0.55 | 2.49 |
-| 0.6 | 2.59 |
-| 0.65 | 2.68 |
-| 0.7 | 2.81 |
-| 0.75 | 3.00 |
-| 0.8 | 3.51 |
-| 0.85 | 4.09 |
-| 0.9 | 4.62 |
+| Umbral | Con descarte | Sin descarte |
+|---|---|---|
+| 0.1 | 14.37 | 14.62 |
+| 0.15 | 8.85 | 8.95 |
+| 0.2 | 6.28 | 6.35 |
+| 0.25 | 4.89 | 4.93 |
+| 0.3 | 4.03 | 4.06 |
+| 0.35 | 3.53 | 3.55 |
+| 0.4 | 3.06 | 3.08 |
+| 0.45 | 2.69 | 2.68 |
+| 0.5 | 2.42 | 2.41 |
+| 0.55 | 2.13 | 2.12 |
+| 0.6 | 2.08 | 2.06 |
+| 0.65 | 2.14 | 2.12 |
+| 0.7 | 2.29 | 2.27 |
+| 0.75 | 2.51 | 2.49 |
+| 0.8 | 2.84 | 2.82 |
+| 0.85 | 3.38 | 3.35 |
+| 0.9 | 4.16 | 4.13 |
+
+Frases de material: `consultas_conteo` de app/ml/materiales.py. Frases de descarte: `table`, `chair`, `shelf`, `person`, `hand`, `vehicle`, `machine`, `hand tool`. Las fotos son de un solo material, así que no miden el acuerdo SAM 3 + ConvNeXt.

modelos_entrenados/conteo/umbral.json

@@ -1 +1 @@
-{"umbral": 0.55}
+{"umbral": 0.6}