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Mapa mental

DETECCIÓN DE OBJETOS

estalin lopez Ingeniería Espanhol

Mapa mental sobre detección de objetos: visión artificial, imágenes, redes neuronales y métodos de detección en primer plano

Mapa mental: detección de objetos

Conteúdo do mapa

DETECCIÓN DE OBJETOS

  1. Es una tecnología de ordenador relacionada con la visión artificial y el procesamiento de imagen que trata de detectar casos de objetos semánticos de una cierta clase

  2. VISIÓN ARTIFICIAL

    • Es una rama de la inteligencia artificial que tiene por objetivo modelar matemáticamente los procesos de percepción visual en los seres vivos
    • La visión artificial permite la detección automática de la estructura y propiedades de un posible mundo dinámico en 3 dimensiones a partir una o varias imágenes bidimensionales del mundo.
  3. LAS IMAGENES

    • Las imágenes pueden ser monocromáticas o a color; pueden ser capturadas por una o varias cámaras, y cada cámara puede ser estacionaria o móvil.
    • La estructura y propiedades del mundo tridimensional que se intentan deducir en la visión artificial incluyen no sólo propiedades geométricas
  4. MÉTODOS PARA DETECTAR OBJETOS EN PRIMER PLANO

    • Modelos gaussianos Distribuciones de mixtura de gaussianas como componentes No paramétricos basados en funciones de núcleo En redes neuronales En lógica difusa Rasgos
  5. REDES NEURONALES

    • Las unidades que emplean el rectificador son conocidas como unidad lineal rectificada
    • ETAPAS
      • ReLU se emplean en visión artificial​ y reconocmiento de voz​ usando redes neuronales profundas.
  6. Biblioteca BGS

    • Es una librería de código abierto cuyo objetivo es proporcionar el código de diversos métodos de detección de objetos en primer plano que se encuentran ya publicados y que puede descargarse gratuitamente de su página web1
  7. TIPOS

    • La Red Alexnet el cometido de esta red es proporcionarle una imagen como entrada y produce como salida su clasificación, es decir, la clase más probable para dicha imagen
    • La Red Faster R-CNN
      • es más complejo ya que su cometido es el de detectar y clasificar objetos. Para ello predice límites de objetos y puntuaciones de objetividad (probabilidades) en cada posición, proporcionando el área de interés mediante el rectángulo mínimo que encierra al objeto (bounding box ).

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estalin lopez
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