Clasificación de imágenes de animales usando Deep Learning
La clasificación de imágenes es un problema clásico en los campos de procesamiento de imágenes, visión por computadora y aprendizaje de máquinas. En este documento se estudia la clasificación de imágenes mediante Deep Learning, usando una red neuronal profunda para este propósito. Esta RNP será entr...
- Autores:
-
Amado Cáceres, Daniel Fernando
Cáceres Becerra, Claudia Isabel
- Tipo de recurso:
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- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
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- Repositorio UNAB
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- Acceso en línea:
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La clasificación de imágenes es un problema clásico en los campos de procesamiento de imágenes, visión por computadora y aprendizaje de máquinas. En este documento se estudia la clasificación de imágenes mediante Deep Learning, usando una red neuronal profunda para este propósito. Esta RNP será entrenada para poder identificar 83 tipos de animales diferentes, desde abejas hasta tiburones. Los resultados medirán la efectividad del modelo propuesto para clasificar correctamente unas imágenes de animales ingresadas a este. |
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[1] Schulz, Hannes; Behnke, Sven (1 November 2012). "Deep Learning". KI - Künstliche Intelligenz. 26 (4): 357– 363. doi:10.1007/s13218-012-0198-z. ISSN 1610-1987. S2CID 220523562. [2] Ciresan, D.; Meier, U.; Schmidhuber, J. (2012). "Multi- column deep neural networks for image classification". 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 3642–3649. arXiv:1202.2745. doi:10.1109/cvpr.2012.6248110. IS BN 978-1-4673-1228-8. S2CID 2161592. [3] LeCun, Yann; Bengio, Yoshua; Hinton, Geoffrey (28 May 2015). "Deep learning". Nature. 521 (7553): 436– 444. Bibcode:2015Natur.521..436L. doi:10.1038/nature14539. PMID 26017442. S2CID 3074096. [4] Werbos, P. (1974). "Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences". Harvard University. Retrieved 12 June 2017. |
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En este documento se estudia la clasificación de imágenes mediante Deep Learning, usando una red neuronal profunda para este propósito. Esta RNP será entrenada para poder identificar 83 tipos de animales diferentes, desde abejas hasta tiburones. Los resultados medirán la efectividad del modelo propuesto para clasificar correctamente unas imágenes de animales ingresadas a este.mage classification is a classic problem in the fields of image processing, computer vision, and machine learning. This paper studies image classification through Deep Learning, using a deep neural network for this purpose. This DNN will be trained to identify 83 different types of animals, from bees to sharks. The results will measure the effectiveness of the proposed model to classify images of animals entered into it correctly.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/20625[1] Schulz, Hannes; Behnke, Sven (1 November 2012). "Deep Learning". KI - Künstliche Intelligenz. 26 (4): 357– 363. doi:10.1007/s13218-012-0198-z. ISSN 1610-1987. S2CID 220523562.[2] Ciresan, D.; Meier, U.; Schmidhuber, J. (2012). "Multi- column deep neural networks for image classification". 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 3642–3649. arXiv:1202.2745. doi:10.1109/cvpr.2012.6248110. IS BN 978-1-4673-1228-8. S2CID 2161592.[3] LeCun, Yann; Bengio, Yoshua; Hinton, Geoffrey (28 May 2015). "Deep learning". Nature. 521 (7553): 436– 444. Bibcode:2015Natur.521..436L. doi:10.1038/nature14539. PMID 26017442. S2CID 3074096.[4] Werbos, P. (1974). "Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences". Harvard University. Retrieved 12 June 2017.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Amado, D. F. & Cáceres, C. I. (2022). Clasificación de imágenes de animales usando Deep Learning. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/20801Clasificación de imágenes de animales usando Deep LearningClassifying Animal Images Using Deep LearningConferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de SistemasSistema de Investigación SIUNABInformation systemsSoftware engineeringNeural networksInvestigationDeep learningMachine learningClassificationImagesSistemas de informaciónIngeniería de softwareRedes neuronalesInvestigaciónAprendizaje profundoAprendizaje automáticoClasificaciónImágenesORIGINAL2022_Articulo_Amado_Caceres_Daniel_Fernando.pdf2022_Articulo_Amado_Caceres_Daniel_Fernando.pdfArtículoapplication/pdf725503https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20801/1/2022_Articulo_Amado_Caceres_Daniel_Fernando.pdf3b51a6c1f88c5af13d073b4a7b091cd3MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20801/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2022_Articulo_Amado_Caceres_Daniel_Fernando.pdf.jpg2022_Articulo_Amado_Caceres_Daniel_Fernando.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11191https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20801/3/2022_Articulo_Amado_Caceres_Daniel_Fernando.pdf.jpgd3e8f2bd7ad18feb4b859d50c39bb1d6MD53open access20.500.12749/20801oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/208012024-01-11 10:20:58.011open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |