Etiquetado automático de objetos en imágenes panorámicas
En este proyecto, nos enfocamos en el desarrollo de un método para el etiquetado automático de objetos en imágenes panorámicas, con el objetivo de minimizar la intervención humana. Empleamos modelos de aprendizaje profundo, incluyendo YOLOv8 y Fast R-CNN, y los combinamos con estrategias avanzadas d...
- Autores:
-
Navarro Chamucero, Matthieu
Campo Charris, Robinson Luis
Vallejo Morales, Luis Alejandro
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11954
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/11954
- Palabra clave:
- Automated Object Labeling, Panoramic Images, Transfer Learning, Fine Tuning, Urban Infrastructure, Objects on Roads.
Etiquetado Automatizado de Objetos, Imagenes panoramicas, Transfer Learning, Fine Tuning, Infraestructura Urbana, Objetos en Carreteras.
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Etiquetado automático de objetos en imágenes panorámicas Automated Object Labeling, Panoramic Images, Transfer Learning, Fine Tuning, Urban Infrastructure, Objects on Roads. Etiquetado Automatizado de Objetos, Imagenes panoramicas, Transfer Learning, Fine Tuning, Infraestructura Urbana, Objetos en Carreteras. |
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Navarro Chamucero, Matthieu Campo Charris, Robinson Luis Vallejo Morales, Luis Alejandro |
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Vélez Díaz, Juan Carlos |
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En este proyecto, nos enfocamos en el desarrollo de un método para el etiquetado automático de objetos en imágenes panorámicas, con el objetivo de minimizar la intervención humana. Empleamos modelos de aprendizaje profundo, incluyendo YOLOv8 y Fast R-CNN, y los combinamos con estrategias avanzadas de transfer learning y fine-tuning. Nuestro enfoque se centró en optimizar la eficiencia del proceso de etiquetado sin comprometer la precisión en el etiquetado de objetos. Para ello, realizamos diversas evaluaciones del rendimiento del sistema en diversos escenarios urbanos, considerando la complejidad y la variabilidad de las imágenes capturadas. Los resultados obtenidos demuestran que nuestra metodología logra una reducción significativa en el tiempo requerido para el etiquetado, lo cual tiene importantes implicaciones en términos de eficiencia y productividad. Además, destacamos la robustez y la escalabilidad de nuestro enfoque, lo que lo hace aplicable a una amplia gama de aplicaciones en el campo de la visión por computadora. En resumen, nuestro proyecto representa un avance significativo en la automatización del etiquetado de objetos en imágenes panorámicas, ofreciendo una solución más eficiente para abordar los desafíos asociados con esta tarea. |
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Vélez Díaz, Juan CarlosNavarro Chamucero, MatthieuCampo Charris, Robinson LuisVallejo Morales, Luis Alejandro2024-06-11T15:55:03Z2024-06-11T15:55:03Z2024-05-14http://hdl.handle.net/10584/11954En este proyecto, nos enfocamos en el desarrollo de un método para el etiquetado automático de objetos en imágenes panorámicas, con el objetivo de minimizar la intervención humana. Empleamos modelos de aprendizaje profundo, incluyendo YOLOv8 y Fast R-CNN, y los combinamos con estrategias avanzadas de transfer learning y fine-tuning. Nuestro enfoque se centró en optimizar la eficiencia del proceso de etiquetado sin comprometer la precisión en el etiquetado de objetos. Para ello, realizamos diversas evaluaciones del rendimiento del sistema en diversos escenarios urbanos, considerando la complejidad y la variabilidad de las imágenes capturadas. Los resultados obtenidos demuestran que nuestra metodología logra una reducción significativa en el tiempo requerido para el etiquetado, lo cual tiene importantes implicaciones en términos de eficiencia y productividad. Además, destacamos la robustez y la escalabilidad de nuestro enfoque, lo que lo hace aplicable a una amplia gama de aplicaciones en el campo de la visión por computadora. En resumen, nuestro proyecto representa un avance significativo en la automatización del etiquetado de objetos en imágenes panorámicas, ofreciendo una solución más eficiente para abordar los desafíos asociados con esta tarea.In this project, we focus on the development of a method for automatic labeling of objects in panoramic images, with the aim of minimizing human intervention. We employ deep learning models, including YOLOv8 and Fast R-CNN, and combine them with advanced transfer learning and fine-tuning strategies. Our focus was on optimizing the efficiency of the labeling process without compromising the accuracy of object labeling. To do this, we carried out various evaluations of the system's performance in various urban scenarios, considering the complexity and variability of the captured images. The results obtained demonstrate that our methodology achieves a significant reduction in the time required for labeling, which has important implications in terms of efficiency and productivity. Furthermore, we highlight the robustness and scalability of our approach, making it applicable to a wide range of applications in the field of computer vision. In summary, our project represents a significant advance in the automation of object labeling in panoramic images, offering a more efficient solution to address the challenges associated with this task.spa'Barranquilla, Universidad del Norte, 2024'Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Automated Object Labeling, Panoramic Images, Transfer Learning, Fine Tuning, Urban Infrastructure, Objects on Roads.Etiquetado Automatizado de Objetos, Imagenes panoramicas, Transfer Learning, Fine Tuning, Infraestructura Urbana, Objetos en Carreteras.Etiquetado automático de objetos en imágenes panorámicasLabeling Objects in Panoramic Imagesarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALDiagrama de Bloques PF (1).pngDiagrama de Bloques PF (1).pngimage/png1027381https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11954/1/Diagrama%20de%20Bloques%20PF%20%281%29.png2f40d2fd10293a9cb2c7a64fba04d1c3MD51Diagrama de Bloques PF (1).pdfDiagrama de Bloques PF (1).pdfapplication/pdf600967https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11954/2/Diagrama%20de%20Bloques%20PF%20%281%29.pdfd67184adc908729211c8773daebaabb4MD52Diagrama de Bloques PF (2).pngDiagrama de Bloques PF (2).pngimage/png996383https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11954/3/Diagrama%20de%20Bloques%20PF%20%282%29.pngd7061a1fbcb01ca4e0c297e29bcd03e6MD53Diagrama de Bloques PF (2).pdfDiagrama de Bloques PF (2).pdfapplication/pdf598201https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11954/4/Diagrama%20de%20Bloques%20PF%20%282%29.pdf74a0838790a9b26009cb15fcc15751fbMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11954/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/11954oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/119542024-06-11 10:55:03.618Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |