Estudio práctico de técnicas AI para reconocimiento de objetos
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URI: http://hdl.handle.net/10317/8864Compartir
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Cano Baños, María DoloresEscuela/Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaDepartamento
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesÁrea de conocimiento
Ingeniería TelemáticaFecha de publicación
2020Palabras clave
Inteligencia artificialArtificial intelligence
Sistema sensorial
Sensory systems
Resumen
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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