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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/39475| Tipo: | TCC |
| Título : | Um estudo comparativo entre redes neurais convolucionais para a classificação de imagens |
| Autor : | Silva, Rodrigo Emerson Valentim da |
| Tutor: | Silva, Ticiana Linhares Coelho da |
| Palabras clave : | Aprendizagem Profunda;Rede Neural Convolucional;Imagem-Classificação |
| Fecha de publicación : | 2018 |
| Citación : | SILVA, Rodrigo Emerson Valentim da. Um estudo comparativo entre redes neurais convolucionais para a classificação de imagens. 2018. 51 f. TCC (Graduação em Sistemas de Informação) Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2018. |
| Resumen en portugués brasileño: | O reconhecimento de objetos em imagens está se tornando cada vez mais fácil para os computadores, devido aos avanços em estudos de visão computacional que utilizam redes neurais de aprendizagem profunda. Essas redes tiveram grandes avanços a partir de 2012 e vêm sendo usadas em diversos problemas de classificações que envolvem imagens. Neste trabalho, são feitas três implementações de redes neurais convolucionais, sendo elas: VGG-16, ResNet-50 e Inception. O objetivo deste trabalho é realizar um comparativo entre as implementações, avaliando qual delas resolve melhor um problema de classificação de imagens, levando em consideração algumas métricas, para a competição de classificação de personagens dos Simpsons. Dentre as métricas escolhidas, o melhor resultado de acurácia foi o da ResNet50 com 93.4% e o melhor resultado de log loss foi o da Inception com 0.26, o que demonstrou que as redes conseguiram resolver bem o problema. |
| Abstract: | The recognition of objects in images is becoming easier for the computers, due to the advances in studies of computational vision, that uses neural networks of deep learning. These networks had big advances since 2012 and have been used on different problems of classifications that evolve images. In this work, are made three implementations of convolutional neural networks, that are: VGG-16, RestNet-50 and Inception. The purpose of this work is making a comparative of the implementations, evaluating which one is better to solve a problem of image classification, considering some metrics, for the competition of classification of the Simpsons’ characters. Between the chosen metrics, the better accuracy result was the ResNet50 with 93.4% and the best result of log loss was the Inception with 0.26, that showed that the networks were able to solve the problem just fine. |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/39475 |
| Aparece en las colecciones: | SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - QUIXADÁ - TCC |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| 2018_tcc_revsilva.pdf | 1,01 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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