Reconocimiento de logotipos de marcas mediante Redes Neuronales de Convolución (CNN)
Autor/es: Castilla Bravo, Raúl
Director/es: Fernández Ortega, Luis
Palabra/s clave: Reconocimiento de logotipos; Red neuronal convolucional; CNN; Transferir aprendizaje
Fecha de defensa: 2021-10
Tipo de contenido:
TFM
Resumen:
El objetivo del trabajo es desarrollar un modelo predictivo basado en Redes Neuronales de Convolución (CNN) para reconocer logos comerciales de 23 marcas distintas. Las imágenes de los logos de entrenamiento están recortadas, así que, se trata de un problema de reconocimiento, no de detección. Durante el proyecto, se muestran arquitecturas básicas de CNNs, modelos de CNNs ensamblados y modelos de Transfer Learning como ResNet y GoogLeNet. Además, se incluye un ejemplo de despliegue del modelo final.
Ficheros en el ítem
Nombre: CastillaBravoRaul.pdf
Tamaño: 4.767Mb
Formato: PDF
Tipo de contenido:
TFM