Otra pregunta, relacionada a la anterior. Entre el tamaño de la imagen y el hecho de que si es color blanco y negro, qué es mas eficiente...

Hola Luis, hasta donde he leido, y ojo estoy aprendiendo también, es que si necesitas reconocer en una imagen objetos por sus colores, por ejemplo las lineas divisorias de una carretera(amarillas o blancas) si es necesario los colores, pero si solo estas reconociendo formas, no es necesario, con blanco y negro sería suficiente.

Sería perfecto si el profe pudiera certificar, agregar o corregir mi respuesta.

Claro que si Luis Fernando, y es una excelente pregunta. Sin embargo no hay una respuesta absoluta para todos los casos de clasificación. Depende mucho de lo que estes clasificando. Lo más relevante es que veas que si reduces la imagen en tamaño y si la pones en blanco y negro terminas perdiendo información que nuestra red neuronal puede utilizar, entonces debes analizar si vale la pena por coste computacional reducir el tamaño de la imagen.

Si es un problema de clasificación complejo yo te recomiendo que no te bajes el tamaño de la imágenes de 300 x 300; por otra parte, si ya son más pequeñas que eso y aún así debes reducir el coste computacional, puedes crear dos modelos uno en donde la entrada de los datos este a blanco y negro y otra en donde la tengas en RGB y comparar resultados y si desde un enfoque de resultados puedes sacrificar un poco el coste computacional con el fin de que el accuracy sea más alto, tendras que realizarlo así, pero si lo pruebas y te das cuenta que el sistema termina teniendo porcentajes de precisión muy bajos y no funciona, pues tendras que dejar la base de datos en RGB y buscar quizas mejorar la arquitectura de tu red neuronal.

Me cuentas si resolví la duda.

Has hecho muy buenas preguntas, sé que a muchos estudiantes les servirán!

Thanks