Estudio e implementación de un sistema de detección de puntos significativos en objetos estructurados con CNNs
Durante los últimos años los algoritmos de deep learning han experimentado una evolución sin precedentes como consecuencia del desarrollo de CPUs y GPUs con cada vez una mayor capacidad computacional. Estos algoritmos, utilizados en CNNs, han propiciado la aparición de arquitecturas de redes neurona...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repositorio: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/39953 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10017/39953 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Redes neuronales convolucionales Visión artificial Detección de puntos clave CNN (Convolutional Neural Network) Computer vision Deep Learning Ingeniería industrial Industrial engineering |
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Estudio e implementación de un sistema de detección de puntos significativos en objetos estructurados con CNNsHernández Martínez, Antonio|||0000-0001-5722-1531Redes neuronales convolucionalesVisión artificialDetección de puntos claveCNN (Convolutional Neural Network)Computer visionDeep LearningIngeniería industrialIndustrial engineeringDurante los últimos años los algoritmos de deep learning han experimentado una evolución sin precedentes como consecuencia del desarrollo de CPUs y GPUs con cada vez una mayor capacidad computacional. Estos algoritmos, utilizados en CNNs, han propiciado la aparición de arquitecturas de redes neuronales como son AlexNet en 2012 o ResNet en 2015, capaces de resolver problemas de visión artificial de manera rápida y eficiente. Este trabajo tiene por objetivo el estudio de estas arquitecturas y su implementación en un sistema de visión artificial capaz de detectar y mostrar los puntos representativos de la estructura tridimensional de distintos vehículos.During recent years the deep learning algorithms have experienced an unprecedented evolution as a result of the development of CPUs and GPUs with higher Computational capacity. These algorithms, used in CNNs, have propitiated the appearance of neural networks architectures such as AlexNet in 2012 or ResNet in 2015, which are able to resolve artificial vision issues on a quick and efficient manner. This project aims to investigate these architectures and their implementation on an artificial vision system able to detect and show the representative points of the three-dimensional structure of the different vehicles.Máster Universitario en Ingeniería Industrial (M141)Parra Alonso, IgnacioUniversidad de Alcalá20192019-01-01master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10017/39953reponame:e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcaláinstname:Universidad de Alcalá (UAH)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ebuah.uah.es:10017/399532026-06-18T11:13:07Z |
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Durante los últimos años los algoritmos de deep learning han experimentado una evolución sin precedentes como consecuencia del desarrollo de CPUs y GPUs con cada vez una mayor capacidad computacional. Estos algoritmos, utilizados en CNNs, han propiciado la aparición de arquitecturas de redes neuronales como son AlexNet en 2012 o ResNet en 2015, capaces de resolver problemas de visión artificial de manera rápida y eficiente. Este trabajo tiene por objetivo el estudio de estas arquitecturas y su implementación en un sistema de visión artificial capaz de detectar y mostrar los puntos representativos de la estructura tridimensional de distintos vehículos. |
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