Uso de redes convolucionales en la detección de montañas

Date

2021

Authors

Azcárate Aragón, Miguel

Publisher

Acceso abierto / Sarbide irekia
Trabajo Fin de Grado / Gradu Amaierako Lana

Project identifier

Abstract

La detección de imágenes (Image Retrieval) es un tema que está muy de moda y tiene múltiples utilidades muy interesantes: desde registros de imágenes médicas hasta aplicaciones policiales, militares o arquitectónicas. Esta técnica consiste básicamente en obtener de una imagen de entrada las fotografías más parecidas a la misma, valorando las características propias del elemento introducido. El principal método y la base de la detección de imágenes son las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs). Mediante el uso de CNNs se extraen características de un grupo de fotografías específicas y se entrena una red, que se convertirá en "experta" detectando imágenes parecidas. Además del uso de redes convolucionales clásicas, se van a utilizar dos métodos más específicos, R-MAC y Regional Attention Network, que sirven para ajustar y mejorar la precisión de la red y que se explicarán más adelante. El objetivo principal es, proporcionada una montaña al sistema, predecir cuál es su altura utilizando los procesos que se han mencionado con anterioridad. La idea es conseguir una red que se acerque lo máximo posible a la altura real del monte sin más información que la figura en la fotografía introducida.

Description

Keywords

Red neuronal convolucional, Image retrieval, R-MAC, Regional Attention Network, Visión artificial

Department

Faculty/School

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación / Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa

Degree

Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra, Informatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan

Doctorate program

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