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:

Creador	Email	ORCID
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