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Este libro se centra en las técnicas de aprendizaje profundo en la aplicación de la segmentación semántica de imágenes. Su objetivo es entender claramente el rendimiento de las Redes Neuronales en diferentes fondos, entrenándolas a aprender de diferentes imágenes, utilizando un enfoque basado en el aprendizaje profundo.El proyecto propuesto se construye en torno a una arquitectura de red neuronal convolucional VGG-16, con el fin de detectar las diferentes partes y elementos en una imagen mediante la aplicación de diferentes capas, utilizadas para reconocer el objeto en la imagen final. En este…mehr

Produktbeschreibung
Este libro se centra en las técnicas de aprendizaje profundo en la aplicación de la segmentación semántica de imágenes. Su objetivo es entender claramente el rendimiento de las Redes Neuronales en diferentes fondos, entrenándolas a aprender de diferentes imágenes, utilizando un enfoque basado en el aprendizaje profundo.El proyecto propuesto se construye en torno a una arquitectura de red neuronal convolucional VGG-16, con el fin de detectar las diferentes partes y elementos en una imagen mediante la aplicación de diferentes capas, utilizadas para reconocer el objeto en la imagen final. En este trabajo se realiza una evaluación comparativa de la primera red preentrenada frente a la entrenada, a través de varias repeticiones e intentos y diferentes cambios en su estructura.Los resultados experimentales indican cómo varía el número de veces que se ha visto una imagen durante el entrenamiento entre los diferentes modelos.Estos resultados experimentales también demuestran que los métodos de segmentación pueden ser muy útiles una vez entrenados los modelos.
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Autorenporträt
El reciente crecimiento de las aplicaciones de machine learning y deep learning en la industria estos últimos años me ha animado a realizar este proyecto, en concreto relacionado con la Segmentación de Imágenes, cuyos métodos pueden ser aplicados a tantos campos para automatizar y entrenar diferentes procesos con una alta tasa de éxito.