Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71294
Título
Generación de escenarios de conducción sintéticos usando Deep Learning y técnicas de Inpainting
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2024
Titulación
Grado en Ingeniería Informática
Resumo
En este trabajo presentamos un problema en el campo de la conducción autónoma que
se apoya en Inteligencia Artificial (IA) en el área de Visión por Computadora (CV)
para recrear imágenes mediante la técnica de inpainting.
Actualmente, es un problema que no ha sido explorado en profundidad, por ello, buscamos
hallar una solución válida mediante el uso de Redes Neuronales Convolucionales
(CNN). Para lograrlo, empezamos a probar distintas soluciones y finalmente, elegimos
una solución concreta.
Se presentan los resultados obtenidos para cada red y para varios conjuntos de imágenes
(entre los que destacan los de conducción autónoma) mediante el uso de distintas
métricas, imágenes y gráficas. De manera que se vea el progreso y los conocimientos
obtenidos durante este Trabajo de Fin de Grado. The problem in autonomous driving relies on Artificial Intelligence in the area of Computer
Vision to recreate images using the inpainting technique.
This problem is not well-known, so we want to find a good solution using convolutional
neural networks (CNN). To achieve this, we will try different solutions until we choose
a concrete one, taking it as the final solution.
Different metrics, images, and graphs are used to present the results achieved for each
network and for various image sets. In order to demonstrate the advancements and
understanding achieved in this Final Degree Project.
Palabras Clave
Inpainting
Conducción autónoma
Departamento
Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Grado UVa [29685]
Arquivos deste item
Exceto quando indicado o contrário, a licença deste item é descrito como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional