Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas
Las arquitecturas profundas permiten representar de manera compacta funciones altamente no lineales. Entre ellas, las redes convolucionales han adquirido gran protagonismo en la clasificación de imágenes debido a la invarianza traslacional de sus features. Este trabajo propone investigar un abordaje...
Guardado en:
| Autor principal: | Escarrá, Martín |
|---|---|
| Otros Autores: | Grinblat, Guillermo |
| Formato: | bachelorThesis tesis de grado publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario
2016
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.fceia.unr.edu.ar/lcc/t523/tesina.php?campo1=90 http://hdl.handle.net/2133/6552 http://hdl.handle.net/2133/6552 |
| Aporte de: |
Ejemplares similares
-
Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas
por: Escarra, Martín, et al.
Publicado: (2016) -
Clasificador multiclase con redes neuronales convolucionales
por: Lorenzo, M., et al.
Publicado: (2020) -
Clasificación de señales Doppler de ecos radar usando deep learning
por: Alcaraz, Franco A.
Publicado: (2020) -
Machine learning y deep learning en la interpretación del lenguaje de señas
por: Klenzi, Raúl Oscar, et al.
Publicado: (2023) -
Aplicación de técnicas aprendizaje automático para estimar la calidad de la voz en escala GRBAS
por: García, Mario Alejandro, et al.
Publicado: (2017)