Estudio práctico de técnicas AI para reconocimiento de objetos
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URI: http://hdl.handle.net/10317/8864Share
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Martínez Martínez, AndreaDirector/a
Cano Baños, María DoloresCenter
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversity
Universidad Politécnica de CartagenaDepartment
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesKnowledge Area
Ingeniería TelemáticaPublication date
2020Keywords
Inteligencia artificialArtificial intelligence
Sistema sensorial
Sensory systems
Abstract
La detección de objetos es una de las tareas más desafiantes e importantes en el ámbito de la visión por ordenador. Se usa ampliamente en aplicaciones como vehículos autónomos, biometría, videovigilancia e interacciones hombre-máquina. En los últimos años, se ha logrado un éxito muy significativo con el desarrollo del AI, específicamente del Deep Learning, por ejemplo, con las redes neuronales convolucionales profundas. Sin embargo, las prestaciones en términos de precisión y eficiencia están lejos de ser satisfactorias. Gracias a los servicios ofrecidos en plataformas cloud como AWS o Google Cloud, las labores de creación o mejora de modelos para reconomiento de objetos están avanzando muy rápido. En este TFE, el estudiante profundizará en el conocimiento y uso de algunas de estas técnicas de forma práctica mediante casos de estudio
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