Detección de objetos en documentos digitales basado en algoritmos de Machine Learning
Este artículo propone un marco para crear modelos entrenados para la detección de objetos en documentos digitales utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). Las CNN son redes artificiales capaces de aprender a distintos niveles de abstracción y están estructuradas de forma que se asemejan a...
- Autores:
-
Castillo Giraldo, Sebastian
Bernal Cárdenas, Anyela Viviana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/35562
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/35562
- Palabra clave:
- Aprendizaje profundo
Detección de objetos
Aprendizaje automático
Detectron
Conjundo de datos
Redes neuronales convolucionales
Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Detección de objetos
Inteligencia artificial (IA)
Códigos QR
Deep learning
Object detection
Machine learning
Dataset
Convolutional neural networks
Detectron
- Rights
- License
- Restringido (Solo Referencia)