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: | español |
| Publicado: |
Universidad Autónoma de Nuevo León
2021
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://ingenierias.uanl.mx/index.php/i/article/view/16 |
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|---|---|
| author | Guzmán Lembo, Allison Mayorga Alvarado, Carlos Daniel Dávila Vázquez, Jimena Fernanda Martínez Reyna, Jonathan Rodriguez-Liñan, Angel Torres-Treviño, Luis M. |
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| author_sort | Guzmán Lembo, Allison |
| collection | Artículos de Revistas UANL |
| 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. |
| first_indexed | 2025-02-05T21:00:28Z |
| format | Article |
| id | ingenierias-article-16 |
| institution | UANL |
| language | spa |
| last_indexed | 2025-02-05T21:00:28Z |
| physical | Revista Ingenierías; Vol. 24 No. 90 (2021): Enero-Junio 2021; 41-54 Ingenierias; Vol. 24 Núm. 90 (2021): Enero-Junio 2021; 41-54 1405-0676 |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Universidad Autónoma de Nuevo León |
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| spelling | ingenierias-article-162021-11-18T03:27:16Z Object Classifier in MATLAB® with Deep Learning Neural Networks Clasificador de objetos en MATLAB® con redes neuronales de aprendizaje profundo Guzmán Lembo, Allison Mayorga Alvarado, Carlos Daniel Dávila Vázquez, Jimena Fernanda Martínez Reyna, Jonathan Rodriguez-Liñan, Angel Torres-Treviño, Luis M. Red neuronal artificial aprendizaje profundo, AlexNet GoogLeNet VGG-16 reconocimiento de imágenes Artificial neural network deep learning AlexNet GoogLeNet VGG-16 image recognition In this work, in an introductory way, the implementation of three pre-trained neural networks with the deep learning paradigm in MATLAB® software is illustrated, which can recognize objects in images captured by a camera. Through experiments to recognize objects, it was determined which of these networks performed better, taking advantage of a standard database of images. These results are illustrated with examples of the use of the software and comparative data of the hits. 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. Universidad Autónoma de Nuevo León 2021-01-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://ingenierias.uanl.mx/index.php/i/article/view/16 10.29105/ingenierias24.90-16 Revista Ingenierías; Vol. 24 No. 90 (2021): Enero-Junio 2021; 41-54 Ingenierias; Vol. 24 Núm. 90 (2021): Enero-Junio 2021; 41-54 1405-0676 spa https://ingenierias.uanl.mx/index.php/i/article/view/16/11 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
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