<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T21:11:28Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/45359" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/45359</identifier><datestamp>2024-05-27T12:35:45Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_787</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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<subfield code="a">Rozada Raneros, Saúl</subfield>
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<subfield code="c">2021</subfield>
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<subfield code="a">El aprendizaje automático y, en particular, el aprendizaje profundo o deep learning cada&#xd;
día tienen más presencia en la industria y en la sociedad. Permiten el desarrollo de&#xd;
automatización de tareas sin presencia humana con una gran precisión y también el&#xd;
desarrollo de nuevas aplicaciones y software que facilita la vida de las personas,&#xd;
permitiendo nuevas posibilidades a la hora de explotar la tecnología existente. En este&#xd;
trabajo estudiamos en qué consisten estos conceptos y vemos la forma de aplicarlos a la&#xd;
detección de objetos en imágenes, mediante la arquitectura YOLO (You Only Look Once),&#xd;
y se realiza un estudio práctico con evaluación del rendimiento.</subfield>
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<subfield code="a">Machine learning and, in particular, deep learning, are becoming more and more prevalent&#xd;
in industry and society. They allow the development of automation of tasks without human&#xd;
presence with great precision, and also the development of new applications and software&#xd;
that facilitates the life of people, allowing new possibilities when exploiting existing&#xd;
technology. In this work we study what these concepts are and see how to apply them to&#xd;
the detection of objects in images, through the YOLO architecture (You Only Look Once).&#xd;
A practical study with performance evaluation is also carried out.</subfield>
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<subfield code="a">Estudio de la arquitectura YOLO para la detección de objetos mediante deep learning</subfield>
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