Clasificador de objetos en MATLAB® con redes neuronales de aprendizaje profundo

En este trabajo, de manera introductoria se ilustra la implementación de tres redes neuronales preentrenadas con el paradigma de aprendizaje profundo en el software MATLAB®, que pueden reconocer objetos en imágenes capturadas por una cámara. Mediante experimentos para reconocer objetos, se determinó...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Guzmán Lembo, Allison, Mayorga Alvarado, Carlos Daniel, Dávila Vázquez, Jimena Fernanda, Martínez reyna, Jonathan, Rodríguez Liñan, Ángel, Torres Treviño, Luis Martín
Formato: Artículo
Lenguaje:inglés
Publicado: Facultad de Ingeniería Mécanica y Eléctrica de la UANL 2021
Materias:
Acceso en línea:http://eprints.uanl.mx/23843/1/90_Clasificador%2Bde%2Bobjetos.pdf
Descripción
Sumario:En este trabajo, de manera introductoria se ilustra la implementación de tres redes neuronales preentrenadas con el paradigma de aprendizaje profundo en el software MATLAB®, que pueden reconocer objetos en imágenes capturadas por una cámara. Mediante experimentos para reconocer objetos, se determinó cuál de estas redes tuvo mejor desempeño, aprovechando una base de datos estándar de imágenes. Dichos resultados se ilustran con ejemplos del uso del software y con datos comparativos de los aciertos.