Estudio e implementación de un sistema de detección de puntos significativos en objetos estructurados con CNNs
Authors
Hernández Martínez, AntonioDirector
Parra Alonso, IgnacioDate
2019Keywords
Redes neuronales convolucionales
Visión artificial
Detección de puntos clave
CNN (Convolutional Neural Network)
Computer vision
Deep Learning
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Durante los últimos años los algoritmos de deep learning han experimentado una evolución sin precedentes
como consecuencia del desarrollo de CPUs y GPUs con cada vez una mayor capacidad
computacional. Estos algoritmos, utilizados en CNNs, han propiciado la aparición de arquitecturas
de redes neuronales como son AlexNet en 2012 o ResNet en 2015, capaces de resolver problemas de
visión artificial de manera rápida y eficiente.
Este trabajo tiene por objetivo el estudio de estas arquitecturas y su implementación en un
sistema de visión artificial capaz de detectar y mostrar los puntos representativos de la estructura
tridimensional de distintos vehículos. During recent years the deep learning algorithms have experienced an unprecedented evolution as a
result of the development of CPUs and GPUs with higher Computational capacity. These algorithms,
used in CNNs, have propitiated the appearance of neural networks architectures such as AlexNet in
2012 or ResNet in 2015, which are able to resolve artificial vision issues on a quick and efficient
manner.
This project aims to investigate these architectures and their implementation on an artificial
vision system able to detect and show the representative points of the three-dimensional structure of
the different vehicles.
Files in this item
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TFM_Hernandez_ Martinez_2019.pdf | 7.157Mb |
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