Clasificación de objetos en imágenes usando redes convolucionales
La clasificación de objetos en imágenes utilizando redes convolucionales es una técnica para el análisis de imágenes que utiliza Deep Learning o Aprendizaje Profundo. La misma consiste determinar a qué clase, de un conjunto de clases dado, pertenece el objeto que se encuentra en la imagen. Para la t...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Associação das Universidades do Grupo Montevidéu
2021
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I103-R405-23601-1682021-12-09T18:12:23Z Clasificación de objetos en imágenes usando redes convolucionales Rubio, Ignacio Fondato, Germán Esnaola, Leonardo 0000-0001-6298-9019 red convolucional clasificación de imágenes Deep Learning La clasificación de objetos en imágenes utilizando redes convolucionales es una técnica para el análisis de imágenes que utiliza Deep Learning o Aprendizaje Profundo. La misma consiste determinar a qué clase, de un conjunto de clases dado, pertenece el objeto que se encuentra en la imagen. Para la tarea de clasificación, dicho elemento a clasificar tiene el foco principal de la imagen y es el único objeto en la misma. Las redes convolucionales son un tipo especial de red neuronal, que realizan la operación matemática de convolución durante su operación. Las mismas suponen explícitamente que las entradas son imágenes, lo que permite codificar ciertas propiedades en su arquitectura. Esto permite una implementación y funcionamiento mucho más eficiente reduciendo enormemente la cantidad de parámetros de la red. En el presente documento se realiza una comparativa entre algunos modelos de renombre y ampliamente utilizados como VGG16, VGG19 y ResNet, midiendo los resultados obtenidos sobre el dataset CIFAR100; mediciones en función de la exactitud alcanzada por el modelo, la reducción del error lograda en el reconocimiento, y los tiempos necesarios de ejecución (siempre en un mismo ambiente de pruebas). Los modelos utilizados para la clasificación de objetos son la base para otras tareas referentes al análisis de imágenes: detección y localización, y segmentación. La motivación del presente trabajo es comparar y seleccionar el modelo más apropiado para realizar las actividades de análisis de imágenes mencionadas. Con esto, nos referimos al más eficiente en un determinado ambiente de pruebas, con recursos computacionales definidos, tiempos de pruebas establecidos y objetivos de aplicación particulares para el uso del modelo. Fil: Rubio, Ignacio. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC Fil: Rubio, Ignacio. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Fil: Fondato, Germán. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC. Fil: Fondato, Germán. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Fil: Esnaola, Leonardo. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC. Fil: Esnaola, Leonardo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Con referato 2021-12-09T18:09:09Z 2021-12-09T18:09:09Z 2019-10-25 info:eu-repo/semantics/bookPart info:ar-repo/semantics/parte de libro info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/bookPart info:ar-repo/semantics/parte de libro info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/bookPart info:ar-repo/semantics/parte de libro info:eu-repo/semantics/publishedVersion Rubio, I.; Fondato, G.; Esnaola, L. (2019). Clasificación de objetos en imágenes usando redes convolucionales. (XXVII Jornadas de Jovens Pesquisadores da Associação de Universidades Grupo Montevidéu – AUGM, Univesidade Federal de São Carlos, Brasil). 978-85-94099-11-2 https://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/168 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Associação das Universidades do Grupo Montevidéu XXVII Jornadas de Jovens Pesquisadores |
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La clasificación de objetos en imágenes utilizando redes convolucionales es una técnica para el análisis de imágenes que utiliza Deep Learning o Aprendizaje Profundo. La misma consiste determinar a qué clase, de un conjunto de clases dado, pertenece el objeto que se encuentra en la imagen. Para la tarea de clasificación, dicho elemento a clasificar tiene el foco principal de la imagen y es el único objeto en la misma.
Las redes convolucionales son un tipo especial de red neuronal, que realizan la operación matemática de convolución durante su operación. Las mismas suponen explícitamente que las entradas son imágenes, lo que permite codificar ciertas propiedades en su arquitectura. Esto permite una implementación y funcionamiento mucho más eficiente reduciendo enormemente la cantidad de parámetros de la red.
En el presente documento se realiza una comparativa entre algunos modelos de renombre y ampliamente utilizados como VGG16, VGG19 y ResNet, midiendo los resultados obtenidos sobre el dataset CIFAR100; mediciones en función de la exactitud alcanzada por el modelo, la reducción del error lograda en el reconocimiento, y los tiempos necesarios de ejecución (siempre en un mismo ambiente de pruebas).
Los modelos utilizados para la clasificación de objetos son la base para otras tareas referentes al análisis de imágenes: detección y localización, y segmentación. La motivación del presente trabajo es comparar y seleccionar el modelo más apropiado para realizar las actividades de análisis de imágenes mencionadas. Con esto, nos referimos al más eficiente en un determinado ambiente de pruebas, con recursos computacionales definidos, tiempos de pruebas establecidos y objetivos de aplicación particulares para el uso del modelo. |
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