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http://hdl.handle.net/10609/88605
Título : | Object recognition in images. A deep learning approach |
Autoría: | Rodríguez Olmos, Miguel Andrés |
Tutor: | Bosch Rue, Anna |
Resumen : | Utilizamos métodos de aprendizaje profundo en el contexto de reconocimiento de imágenes. Utilizamos un conjunto de más de 70 mil imágenes y 73 clases diferentes para comparar el rendimiento de diferentes arquitecturas comúnmente empleadas. Los enfoques utilizados en este trabajo incluyen en un entrenamiento completo de estas redes y también estrategias de transferencia del aprendizaje y calibración de modelos con redes pre entrenadas en el conjunto ImageNet. Mostramos la superioridad de este último enfoque en nuestro conjunto de imágenes. También experimentamos con una reorganización de las categorías de nuestro conjunto, fusionando aquellas categorías que la matriz de confusión muestra que son más comúnmente confundidas por nuestros modelos. En este caso obtenemos una precisión superior al 50%. |
Palabras clave : | procesamiento de imágenes aprendizaje profundo visión artificial |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | ene-2019 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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miguelyogurTFM0119memory.pdf | Memory of TFM | 6,69 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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