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...
| Autores principales: | , , , , , |
|---|---|
| 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 |
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|---|---|
| author | Guzmán Lembo, Allison Mayorga Alvarado, Carlos Daniel Dávila Vázquez, Jimena Fernanda Martínez reyna, Jonathan Rodríguez Liñan, Ángel Torres Treviño, Luis Martín |
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| author_sort | Guzmán Lembo, Allison |
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| description | 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. |
| format | Article |
| id | eprints-23843 |
| institution | UANL |
| language | English |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Facultad de Ingeniería Mécanica y Eléctrica de la UANL |
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