Validar el rendimiento del modelo

Después de subir o convertir un modelo personalizado, verifica que se ejecute correctamente en reCamera Pro antes de desplegarlo en producción.

Paso 1: Iniciar la inferencia

1. En la interfaz web, ve a AI Inference → Inference Configuration.
2. Activa la inferencia.
3. Selecciona tu modelo como Running Model.
4. Configura la frecuencia de inferencia.
5. Haz clic en Save Configuration.

Paso 2: Comprobar la monitorización en tiempo real

Ve a Real-time Inference Monitoring para observar:

Métrica	Qué comprobar
Estado de inferencia	En ejecución o detenida
FPS	Fotogramas por segundo: cuanto más alto, mejor
Resultados de detección	Nombres de clase, puntuaciones de confianza, cuadros delimitadores
Recuento de detecciones	Número de objetos por fotograma

Paso 3: Validar la precisión de detección

1. Apunta la cámara a sujetos de prueba que coincidan con tus categorías de detección.
2. Observa si las detecciones aparecen con los nombres de clase correctos y puntuaciones de confianza razonables.
3. Comprueba si hay falsos positivos (objetos detectados que no están presentes) y falsos negativos (objetos presentes pero no detectados).

Ajustar los parámetros de postprocesado

Si la calidad de la detección es deficiente, vuelve a Model Configuration:

Parámetro	Efecto
Umbral IOU	Más bajo → menos cuadros duplicados; más alto → se mantienen más cuadros superpuestos
Umbral de confianza	Más bajo → más detecciones (incluidos falsos positivos); más alto → menos detecciones pero más fiables
max_obj	Máximo de objetos reportados por fotograma

Paso 4: Comprobar el uso de recursos

Supervisa el uso de recursos del dispositivo durante la inferencia mediante SSH:

# CPU and memory
top -bn1 | head -5

# NPU usage (if available)
# TODO(verify): confirm the command to check RKNN NPU utilization on reCamera Pro

Problemas comunes

Síntoma	Posible causa	Solución
El modelo no se carga	Operador o formato de cuantificación incompatible	Vuelve a convertir con RKNN-Toolkit2; consulta Model Compatibility
FPS muy bajos	Modelo demasiado grande o complejo	Usa un modelo más ligero o reduce la resolución de entrada
Sin detecciones	Configuración de categorías incorrecta o umbral demasiado alto	Verifica que las categorías de detección coincidan con la salida del modelo; reduce el umbral de confianza
Nombres de clase ilegibles	Lista de categorías no coincidente	Vuelve a importar el TXT de categorías correcto en Model Configuration

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