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Description

Este trabajo de fin de máster se refiere a la investigación, mediante visión artificial, de la efectividad del entrenamiento de modelos con bases de datos con imágenes de baja calidad y su efecto en el entrenamiento de modelos con bases de datos con imágenes de alta calidad. El trabajo está organizado, estableciendo los objetivos del mismo para desarrollar a continuación los diferentes apartados del entrenamiento, resultados y conclusiones. Previamente, se realiza una introducción sobre la inteligencia artificial, visión por ordenador y deep learning. Primeramente, se trata el apartado de la selección y preparación de las dos bases de datos a utilizar en los entrenamientos. A continuación, se explicará y analizará el modelo a utilizar para los entrenamientos, en este caso el YOLOv9c. Adicionalmente, se establecerán los hiperparámetros a utilizar para estos entrenamientos y se elegirá y explicará el algoritmo de optimización a usar. Para terminar, se expondrán los resultados, se explicará el algoritmo de tracking utilizado para finalmente evaluar y analizar los resultados y la implementación del tracking en un vídeo demostrativo.

Publication Date

6-2024

Publisher

UDIT

City

Madrid

Keywords

Inteligencia artificial, Visión por ordenador, Machine Learning, Detección, Red Recurrente, Red Convolucional

Estudio Comparativo del Entrenamiento de Modelos con Bases de Datos de Imágenes de Baja y Alta Calidad (2024)

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