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Este livro centra-se em técnicas de aprendizagem profunda na aplicação da segmentação semântica de imagens. Seu objetivo é entender claramente o desempenho das Redes Neurais em diferentes contextos, treinando-as para aprender com diferentes imagens, usando uma abordagem baseada no aprendizado profundo.O projeto proposto é construído em torno de uma arquitetura de rede neural convolucional VGG-16, a fim de detectar as diferentes partes e elementos em uma imagem, aplicando diferentes camadas, usadas para reconhecer o objeto na imagem final. Este trabalho realiza uma avaliação comparativa da…mehr

Produktbeschreibung
Este livro centra-se em técnicas de aprendizagem profunda na aplicação da segmentação semântica de imagens. Seu objetivo é entender claramente o desempenho das Redes Neurais em diferentes contextos, treinando-as para aprender com diferentes imagens, usando uma abordagem baseada no aprendizado profundo.O projeto proposto é construído em torno de uma arquitetura de rede neural convolucional VGG-16, a fim de detectar as diferentes partes e elementos em uma imagem, aplicando diferentes camadas, usadas para reconhecer o objeto na imagem final. Este trabalho realiza uma avaliação comparativa da primeira rede pré-treinada com a rede treinada, através de várias repetições e tentativas e diferentes mudanças em sua estrutura.Os resultados experimentais indicam como o número de vezes que uma imagem foi vista durante o treinamento varia entre os diferentes modelos.Estes resultados experimentais também demonstram que os métodos de segmentação podem ser muito úteis uma vez treinados os modelos.
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.