Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/45359
Título
Estudio de la arquitectura YOLO para la detección de objetos mediante deep learning
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2021
Titulación
Máster en Ingeniería de Telecomunicación
Resumen
El aprendizaje automático y, en particular, el aprendizaje profundo o deep learning cada
día tienen más presencia en la industria y en la sociedad. Permiten el desarrollo de
automatización de tareas sin presencia humana con una gran precisión y también el
desarrollo de nuevas aplicaciones y software que facilita la vida de las personas,
permitiendo nuevas posibilidades a la hora de explotar la tecnología existente. En este
trabajo estudiamos en qué consisten estos conceptos y vemos la forma de aplicarlos a la
detección de objetos en imágenes, mediante la arquitectura YOLO (You Only Look Once),
y se realiza un estudio práctico con evaluación del rendimiento. Machine learning and, in particular, deep learning, are becoming more and more prevalent
in industry and society. They allow the development of automation of tasks without human
presence with great precision, and also the development of new applications and software
that facilitates the life of people, allowing new possibilities when exploiting existing
technology. In this work we study what these concepts are and see how to apply them to
the detection of objects in images, through the YOLO architecture (You Only Look Once).
A practical study with performance evaluation is also carried out.
Palabras Clave
Machine learning
Deep learning
Detección de objetos
Departamento
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Máster UVa [6381]
Ficheros en el ítem
![Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional](/themes/Mirage2//images/creativecommons/cc-by-nc-nd.png)