Seleccionamos únicamente los modelos con Accuracy mayor que 0.40 y F1 mayor que 0.35, obteniendo siete candidatos finales. Entre ellos, las arquitecturas regnet y mnasnet destacaron por su rendimiento superior en nuestro problema. Observamos además una caída progresiva en la precisión de reidentificación día a día en todos los modelos, en línea con hallazgos previos en la literatura. Un patrón similar apareció en retro id para casi todos los modelos, coherente con lo que reflejan los micrográficos tipo sparkline del análisis comparativo.
Este comportamiento sugiere fenómenos de drift en los datos y condiciones operativas variables como iluminación, oclusiones, cambios de punto de vista o distribución temporal de muestras. Para mitigar estos efectos, es clave combinar validación temporal, calibración de umbrales, regularización focalizada en estabilidad temporal y estrategias de reentrenamiento periódico basadas en ventanas deslizantes.
En nuestro pipeline proponemos métricas complementarias además de Accuracy y F1, como mAP, recall a top k y confianza calibrada, acompañadas de monitorización continua del rendimiento y alarmas de degradación. Esto permite intervenir a tiempo para reajustar hiperparámetros, actualizar embeddings o ampliar el conjunto de entrenamiento con ejemplos difíciles.
Desde la perspectiva de producto, la robustez del sistema se potencia con MLOps, pruebas A B controladas y diseño de inferencia eficiente en el borde o en la nube. La combinación de compresión de modelos, cuantización y cachés de vecindad acelera la retro id sin comprometer la calidad, mientras que un registro exhaustivo de telemetría facilita el diagnóstico de fallos y la mejora continua.
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