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Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas

Autor: 
Martín Escarrá
Fecha Defensa: 
08/03/2016
Resumen: 
Las arquitecturas profundas permiten representar de manera compacta funciones altamente no lineales. Entre ellas, las redes convolucionales han adquirido gran protagonismo en la clasificación de imágenes debido a la invarianza traslacional de sus features. Este trabajo propone investigar un abordaje naïve para la clasificación de videoimágenes con redes profundas, comparar la performance de redes pre-entrenadas con la de redes ad-hoc y finalmente crear un mecanismo de visualización de la representación interna de la arquitectura. Como ejemplo de aplicación se utilizarán segmentos de videos deportivos con diferentes acciones grupales.
Institución: 
FCEIA-UNR
Director y Co-Director: Guillermo Grinblat y Pablo Granitto
Tesina: 
Icono PDF 90.pdf

Contacto

Administración: webmasterlcc@fceia.unr.edu.ar
Preguntas: ingrlcc@fceia.unr.edu.ar

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