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

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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...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Guzmán Lembo, Allison, Mayorga Alvarado, Carlos Daniel, Dávila Vázquez, Jimena Fernanda, Martínez Reyna, Jonathan, Rodriguez-Liñan, Angel, Torres-Treviño, Luis M.
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universidad Autónoma de Nuevo León 2021
Subjects:
Red neuronal artificial
aprendizaje profundo,
AlexNet
GoogLeNet
VGG-16
reconocimiento de imágenes
Artificial neural network
deep learning
image recognition
Online Access:https://ingenierias.uanl.mx/index.php/i/article/view/16
Description
Summary: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.
Physical Description: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

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