2026-05-05T21:33:18Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/573452025-02-18T11:13:46Zcom_10324_38col_10324_787
UVaDOC
advisor
Bregón Bregón, Aníbal
author
Sánchez Brizuela, Guillermo
editor
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
2022-11-22T16:02:38Z
2022-11-22T16:02:38Z
2022
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57345
La estimación de profundidad monocular consiste en recuperar automáticamente una aproximación de la dimensión perdida al proyectar una escena tridimensional en una imagen bidimensional. Este problema tiene infinitas soluciones geométricas, por lo que es prácticamente imposible resolverlo con técnicas de visión artificial tradicional. Sin embargo, las técnicas de Deep Learning son capaces de extraer distintas características de las imágenes que permiten aproximar una solución. En este trabajo se estudia este problema y las soluciones existentes, especialmente aquellas basadas en Transformers y aprendizaje supervisado. En una de estas soluciones, se llevan a cabo una serie de modificaciones y desarrollos que permiten reducir el tamaño del modelo original y multiplicar por cerca de cinco su velocidad de inferencia. Además, se incluye un estudio exhaustivo, tanto cuantitativo como cualitativo, de la influencia de las modificaciones evaluando los modelos en el conjunto de datos KITTI, orientado a conducción autónoma.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Estimación de profundidad monocular online con Transformers eficientes
info:eu-repo/semantics/masterThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/57345/1/TFM-G1631.pdf
File
MD5
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25414219
application/pdf
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