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

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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
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
Creadores:
CreadorEmailORCID
Guzmán Lembo, AllisonNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Mayorga Alvarado, Carlos DanielNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Dávila Vázquez, Jimena FernandaNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Martínez reyna, JonathanNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Rodríguez Liñan, ÁngelNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Torres Treviño, Luis MartínNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
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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