Técnicas para la optimización de recursos en la detección de objetos en tiempo real
La detección de objetos es una tecnología esencial en la visión por computadora, con aplicaciones cruciales en campos como la agricultura y la ganadería. En estos entornos, la identificación precisa de animales y objetos es fundamental para la gestión de recursos, el monitoreo de la salud animal y l...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176305 |
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I19-R120-10915-1763052025-02-10T20:05:18Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176305 Técnicas para la optimización de recursos en la detección de objetos en tiempo real Aranda, Marcos Piray, Eduardo Beltramini, Paola Mercado, Emilia Mariel González, Elián Futo, Gustavo Macjus, Ricardo Daniel 2024-04 2024 2025-02-10T14:07:40Z es Ciencias Informáticas Inteligencia artificial Visión computacional Aprendizaje automático La detección de objetos es una tecnología esencial en la visión por computadora, con aplicaciones cruciales en campos como la agricultura y la ganadería. En estos entornos, la identificación precisa de animales y objetos es fundamental para la gestión de recursos, el monitoreo de la salud animal y la automatización de tareas críticas. Los modelos de redes neuronales, utilizados en la detección de objetos en tiempo real, a menudo conllevan un aumento significativo en los requisitos computacionales. El objetivo de este trabajo es analizar cuáles son las técnicas de optimización que permiten minimizar los recursos del sistema. Se explorarán diversas técnicas de optimización, incluyendo mejoras de hardware, ajuste de hiperparámetros y optimización de código. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 57-59 |
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La detección de objetos es una tecnología esencial en la visión por computadora, con aplicaciones cruciales en campos como la agricultura y la ganadería. En estos entornos, la identificación precisa de animales y objetos es fundamental para la gestión de recursos, el monitoreo de la salud animal y la automatización de tareas críticas. Los modelos de redes neuronales, utilizados en la detección de objetos en tiempo real, a menudo conllevan un aumento significativo en los requisitos computacionales. El objetivo de este trabajo es analizar cuáles son las técnicas de optimización que permiten minimizar los recursos del sistema. Se explorarán diversas técnicas de optimización, incluyendo mejoras de hardware, ajuste de hiperparámetros y optimización de código. |
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