Empleo de técnicas de deep learning para segmentación semántica de imágenes aplicadas a carreteras inteligentes y monitorización de incendios

• Autores: César Bartolomé
• Localización: I Jornada para alumnos de trabajo fin de grado (TFG) y trabajo fin de máster (TFM) / María García Gadañón (ed. lit.), Jesús Poza Crespo (ed. lit.), Roberto Hornero Sánchez (ed. lit.), Daniel Álvarez González (ed. lit.), Gonzalo César Gutiérrez Tobal (ed. lit.), Javier Gómez-Pilar (ed. lit.), Fernando Vaquerizo Villar (ed. lit.), 2019, ISBN 978-84-09-10918-0, pág. 11
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto Completo Libro
• Resumen

  • El campo de la visión artificial ha experimentado un gran crecimiento en los últimos años, especialmente desde el despegue exponencial de los sistemas de aprendizaje profundo (deep learning) basados en redes neuronales convolucionales (CNN). Presentan un gran interés aquellos algoritmos orientados a clasificar cada píxel dentro de una imagen en una categoría predefinida, consiguiendo identificar qué objetos existen y el delineado exacto de cada uno de ellos. A estas técnicas se las conoce como segmentación semántica. Los métodos basados en deep learning están demostrando alcanzar rendimientos muy superiores a las técnicas de machine learning convencionales