Dataset:
- Agregar clase para "No libro" con imagenes sin libros, solo el fondo.
- Ampliar a 30 Libros.
- Agregar más capturas utilizando otras cámaras.
Entrenamiento:
- Correr en 2 CPU.
- Correr en GPU y CPU.
- Correr el modelo en 2 servidores distribuidos.
Evaluación:
- Agregar al tensorboard las visualización de las imagenes que se predicen incorrectamente.
- Agregar resumen de precición por clase (para evaluar que tan bien aprende cada clase).
- Poder obtener una lista de input y predicción al evalular, para analisar mejor que está aprendiendo mal.
Servicio:
- Utilizar el modelo para construir un programa que evalue fotos.
- Integrar el programa que evalua fotos a una camara web y evaluar "online".
- Correr el modelo en Android.