Deep learning aplicado al procesamiento de imágenes para la detecciones de objetos / Agustina Ayelén Barreto
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Detalles de publicación: Florencio Varela : Universidad Nacional Arturo Jauretche, 2022Descripción: pTema(s): - Ingeniería en Informática
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- REDES NEURONALES
- SISTEMA EMBEBIDO
- PYTHON (Lenguaje de Programación)
- LEARNING RATE
- epochs
- dataset
- convolución
- pooling
- Feature Pyramid Network
- región proposal network
- anclaje
- Transfer Learning
- dropout
- IoU
- mAP
- Raspberry Pi
- Pytorch
- Faster R-CNN
- ResNet50
- MobileNet
Informe de Práctica Profesional
| Biblioteca actual | Colección | URL | Estado | Código de barras | |
|---|---|---|---|---|---|
| Repositorio Institucional Digital UNAJ | Instituto de Ingeniería y Agronomía | Enlace al recurso | Acceso en línea | RID22090053 |
Informe de Práctica Profesional para obtener el titulo de Ingeniero/a. Universidad Nacional Arturo Jauretche.
El presente trabajo tiene por objetivo general enfocarse en el desarrollo de una aplicación de software encargada de realizar una búsqueda de objetos en imágenes a partir de una clasificación de las mismas en tiempo real, mediante la cual se buscará detectar la presencia de determinados objetos en una imagen. El desarrollo se enfocará específicamente en el uso de redes neuronales convolucionales, las cuales han demostrado ser las más eficientes en el área del procesamiento de imágenes. Específicamente, se espera que el software permita realizar la tarea de detección de objetos dañados yen buen estado en imágenes o video
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