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dc.contributor.advisorBregón Bregón, Aníbal es
dc.contributor.advisorSilvestre Vilches, Jorgees
dc.contributor.authorMielgo Martín, Paula
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia es
dc.date.accessioned2022-09-01T09:08:14Z
dc.date.available2022-09-01T09:08:14Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/54784
dc.description.abstractLa visión computacional es uno de los campos de la Inteligencia Artificial más presentes en el día a día. Los modelos basados en deep learning son los que ofrecen mejores resultados en este ámbito. Sin embargo, muchos de los proyectos planteados en este área no pueden llevarse a cabo debido a la falta de personal cualificado que lo desarrolle. Esto afecta especialmente a las ciudades, que incrementan diariamente su población y, también, el volumen de datos recogidos en las calles. En esta memoria se revisan las principales arquitecturas utilizadas actualmente para el proce- samiento de imágenes y vídeos, y se aportan cuadernos didácticos para fomentar la importancia de la visión computacional en futuras generaciones. Además, se desarrolla una propuesta de segmentador semántico en el contexto de una ciudad inteligente.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationDeep learninges
dc.subject.classificationVisión computacionales
dc.subject.classificationAprendizaje automáticoes
dc.titleProcesamiento automático de imágenes y vídeos con técnicas de Deep Learninges
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicacioneses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subject.unesco1203.17 Informáticaes


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