Clasificador de objetos en MATLAB® con redes neuronales
de aprendizaje profundo
Guzmán Lembo, Allison y Mayorga Alvarado, Carlos Daniel y Dávila Vázquez, Jimena Fernanda y Martínez reyna, Jonathan y Rodríguez Liñan, Ángel y Torres Treviño, Luis Martín
(2021)
Clasificador de objetos en MATLAB® con redes neuronales
de aprendizaje profundo.
Ingenierías, 24 (90).
pp. 41-54.
ISSN 1405-0676
Resumen
En este trabajo, de manera introductoria se ilustra la implementación de tres redes neuronales preentrenadas con el paradigma de aprendizaje profundo en el software MATLAB®, que pueden reconocer objetos en imágenes capturadas por una cámara. Mediante experimentos para reconocer objetos, se determinó cuál de estas redes tuvo mejor desempeño, aprovechando una base de datos estándar de imágenes. Dichos resultados se ilustran con ejemplos del uso del software y con datos comparativos de los aciertos.
Tipo de elemento: |
Article
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Palabras claves no controlados: |
Red neuronal artificial, Aprendizaje profundo, AlexNet, GoogLeNet, VGG- 16, Reconocimiento de imágenes |
Materias: |
Q Ciencia > QA Matemáticas, Ciencias computacionales |
Divisiones: |
Ingeniería Mecánica y Eléctrica |
Usuario depositante: |
Editor Repositorio
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Creadores: |
Creador | Email | ORCID |
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Guzmán Lembo, Allison | NO ESPECIFICADO | NO ESPECIFICADO | Mayorga Alvarado, Carlos Daniel | NO ESPECIFICADO | NO ESPECIFICADO | Dávila Vázquez, Jimena Fernanda | NO ESPECIFICADO | NO ESPECIFICADO | Martínez reyna, Jonathan | NO ESPECIFICADO | NO ESPECIFICADO | Rodríguez Liñan, Ángel | NO ESPECIFICADO | NO ESPECIFICADO | Torres Treviño, Luis Martín | NO ESPECIFICADO | NO ESPECIFICADO |
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Fecha del depósito: |
25 Sep 2022 04:09 |
Última modificación: |
25 Mayo 2023 17:05 |
URI: |
http://eprints.uanl.mx/id/eprint/23843 |
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