Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/119692
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dc.contributor.authorRivas Bernaldo de Quiros, Marcos-
dc.date.accessioned2020-07-06T09:14:46Z-
dc.date.available2020-07-06T09:14:46Z-
dc.date.issued2020-06-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/119692-
dc.description.abstractL'objectiu d'aquest treball és l'estudi de l'ús de xarxes Long Short-Term Memory (LSTM) per a la detecció de línies de costa en imatges de diferents platges. Es vol avaluar la possibilitat de l'ús d'aquesta mena de xarxes neuronals pel que no es fa cap pre-processament ni post-processat de la imatge, s'enviarà directament sense cap modificació a la xarxa. De la mateixa manera, s'interpreta la predicció de la xarxa sense cap post-processat. Amb l'objectiu de poder avaluar els resultats de la xarxa de manera fiable, la configuració de la xarxa roman constant durant l'execució dels diferents experiments.ca
dc.description.abstractEl objetivo de este trabajo es el estudio del uso de redes Long Short-Term Memory (LSTM) para la detección de líneas de costa en imágenes de diferentes playas. Se quiere evaluar la posibilidad del uso de este tipo de redes neuronales por lo que no se hace ningún pre-procesado ni post-procesado de la imagen, se enviará directamente sin ninguna modificación a la red. Del mismo modo, se interpreta la predicción de la red sin ningún post-procesado. Con el objetivo de poder evaluar los resultados de la red de forma fiable, la configuración de la red permanece constante durante la ejecución de los diferentes experimentos.es
dc.description.abstractThe aim of this work is to study the use of Long Short-Term Memory (LSTM) networks for the detection of coastlines in images of different beaches. The aim is to evaluate the possibility of using this type of neural networks so that no pre-processing or post-processing of the image is done, it will be sent directly without any modification to the network. In the same way, the prediction of the network is interpreted without any post-processing. In order to be able to evaluate the results of the network reliably, the configuration of the network remains constant during the execution of the different experiments.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospa-
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)-
dc.rightsCC BY-NC-ND-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/-
dc.subjectLSTMen
dc.subjectredes neuronaleses
dc.subjectxarxes neuronalsca
dc.subjectneural networksen
dc.subjectLSTMes
dc.subjectLSTMca
dc.subjectMATLABes
dc.subjectMATLABca
dc.subjectMATLABen
dc.subject.lcshNeural networks (Computer science) -- TFMen
dc.titleAnálisis de líneas de costa con redes neuronales LSTM-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis-
dc.audience.educationlevelEstudis de Màsterca
dc.audience.educationlevelEstudios de Másteres
dc.audience.educationlevelEstudios de Másteren
dc.subject.lemacXarxes neuronals (Informàtica) -- TFMca
dc.subject.lcshesRedes neuronales (Informática) -- TFMes
dc.contributor.tutorMartí Puig, Pere-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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