Implementación y comparación de dos algoritmos supervisados en redes neuronales convolucionales orientadas a la detección de rostros para ejecutarse en hardware de bajos recursos
¿Es posible realizar la implementación, entrenamiento y ejecución de algoritmos supervisados para deep learning en equipos de bajos recursos? Bajo esta premisa se redacta el presente trabajo. Se trata de abordar uno de los inconvenientes que se presentan en la implementación de redes neuronales arti...
- Autores:
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Medina Gonzalez , Steven
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
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- Repositorio Institucional UTP
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- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación
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¿Es posible realizar la implementación, entrenamiento y ejecución de algoritmos supervisados para deep learning en equipos de bajos recursos? Bajo esta premisa se redacta el presente trabajo. Se trata de abordar uno de los inconvenientes que se presentan en la implementación de redes neuronales artificiales: analizar y determinar si es posible el entrenamiento, validación y prueba de redes neuronales convolucionales sobre hardware de bajos recursos. Para esto se implementarán dos algoritmos de entrenamiento supervisado para verificar el cumplimiento de los requisitos que se necesitan para su correcto desarrollo y funcionamiento. Se utilizarán 2 equipos con componentes diferentes, un equipo de bajos requisitos y otro con componentes más dedicados. |
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TORO VALDERAS, Antonio José. Implementación de redes neuronales en Raspberry Pi 3 con Movidius Neural Compute Stick [en línea]. Trabajo fin de Máster en Ingeniería Electrónica, Robótica y Automática. Universidad de Sevilla. 2020. [Consultado: 09-11-2021]. Disponible en: Depósito de investigación Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/handle/11441/101503 RIZKI HARTAWAN, Dean y WALUYO PURBOYO, Tito y SETIANINGSIH, Casi. Disaster Victims Detection System Using Convolutional Neural Network (CNN) Method. En: IEEE [en línea]. [Consultado: 11 de noviembre de 2021.] Disponible en: https://ieeexplore.ieee.org/document/8784782 QUIROZ MARTÍNEZ, Miguel; VALVERDE LANDIVAR, Galo; PRIETO VILLAMAR, Jonathan y APUPALO DEL ROSARIO, Luis. Detección de personal no autorizado en el departamento de ti utilizando redes neuronales convolucionales en tiempo real con raspberry pi 3 B + [en línea]. Julio - Septiembre de 2020. vol. 5, nro. 3. 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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessLópez Echeverry, Ana MariaMedina Gonzalez , Steven2022-04-13T11:46:43Z2022-04-13T11:46:43Z2021https://hdl.handle.net/11059/14012Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/home¿Es posible realizar la implementación, entrenamiento y ejecución de algoritmos supervisados para deep learning en equipos de bajos recursos? Bajo esta premisa se redacta el presente trabajo. Se trata de abordar uno de los inconvenientes que se presentan en la implementación de redes neuronales artificiales: analizar y determinar si es posible el entrenamiento, validación y prueba de redes neuronales convolucionales sobre hardware de bajos recursos. Para esto se implementarán dos algoritmos de entrenamiento supervisado para verificar el cumplimiento de los requisitos que se necesitan para su correcto desarrollo y funcionamiento. Se utilizarán 2 equipos con componentes diferentes, un equipo de bajos requisitos y otro con componentes más dedicados.¿Is it possible to implement, train, and run supervised algorithms for deep learning in low-resource devices? The afore question guides the composition of the present work. It is about addressing one of the drawbacks that occur in the implementation of artificial neural networks: analyze and determine if it is possible to train, validate, and test convolutional neural networks on low-resource hardware. In order to do so, this project implements two supervised training algorithms to verify the fulfillment of the requirements that are needed for its correct development and operation. Two devices with different components will be used, one with low-requirements and the other with better components.CONTENIDO Introducción 7 1. Planteamiento del problema 8 2. Justificación 9 3. Hipótesis 10 4. Objetivos 11 4.1. Objetivo general 11 4.2. Objetivos específicos 11 5. Marco de referencia 12 5.1. Marco teórico 12 5.2. Marco de antecedentes 13 5.3. Marco conceptual 15 6. Estado del arte 18 6.1. Machine Learning 18 6.2. Redes neuronales 19 6.2.1. Perceptrón 21 6.2.2. Perceptrón multicapa 22 6.2.3. Entrenamiento, validación y prueba de una red neuronal artificial 23 6.2.4. Proceso de aprendizaje de una red neuronal artificial 24 6.2.5. Funciones de activación 28 6.2.6. Descenso de gradiente estocástico 30 6.3. Deep Learning 31 6.4. Redes Neuronales Convolucionales 33 6.4.1. Capa de procesamiento de imágenes 35 6.4.2. Capa convolucional 35 6.4.3. Capa de submuestreo 38 6.4.4. Capa de clasificación 40 6.4.5. Capa dropout 40 7. Diseño metodológico 42 8. Elección de algoritmos 43 9. Implementación de algoritmos 46 9.1. HaarDetection 46 9.1.1. Librerías 46 9.1.2. Obtención del dataset 47 9.1.3. Entrenamiento de la red 51 9.1.4. Ejecución de la clasificación 53 9.2. MaskDetection 54 9.2.1. Librerías 54 9.2.2. Obtención del dataset 55 9.2.3. Entrenamiento de la red 57 9.2.4. Ejecución de la clasificación 61 10. Entrenamiento 63 10.1. Entrenamiento en el primer equipo 64 10.2. Entrenamiento en el Segundo equipo 69 10.3. Resultados obtenidos del entrenamiento 74 11. Pruebas 75 11.1. Resultados entre las implementaciones 76 12. Problemas encontrados 78 13. Conclusiones 80 14. Futuras mejoras 81 15. Bibliografía 82PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computación85 páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríasPereira000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computaciónSystems neuroscienceAlgorithmic efficiencyFeature detectionInteligencia artificialRedes neuronales convolucionalesAlgoritmo supervisadoImplementación y comparación de dos algoritmos supervisados en redes neuronales convolucionales orientadas a la detección de rostros para ejecutarse en hardware de bajos recursosTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTORO VALDERAS, Antonio José. Implementación de redes neuronales en Raspberry Pi 3 con Movidius Neural Compute Stick [en línea]. Trabajo fin de Máster en Ingeniería Electrónica, Robótica y Automática. Universidad de Sevilla. 2020. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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