RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Redes neuronales convolucionales. Aplicación a la detección de objetos
A1 García Pajares, Sergio
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Detección de objetos
K1 YOLO
K1 Visión artificial
K1 Redes neuronales convolucionales
AB Las redes neuronales convolucionales son una familia paramétrica de funciones que han demostrado ser útiles en gran variedad de aplicaciones como la visión artificial. Sus fundamentos teóricos están basados en la estadística, pero también dependen del análisis numérico para encontrar los parámetros adecuados para resolver una tarea concreta. Explicamos los fundamentos del aprendizaje automático. Después, explicamos cómo se construyen las redes neuronales convolucionales y los principales algoritmos para su optimización numérica. Finalmente, explicamos en detalle el funcionamiento del algoritmo YOLO (mira una única vez), que es capaz de identificar objetos en imagen y generar rectángulos delimitadores para ellos en tiempo real.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71162
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71162
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 03-mar-2025