Segmentação semântica de imagens
Usando Técnicas de Aprendizagem Profunda
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Este livro centra-se em técnicas de aprendizagem profunda na aplicação da segmentação semântica de imagens. Seu objetivo é entender claramente o desempenho das Redes Neurais em diferentes contextos, treinando-as para aprender com diferentes imagens, usando uma abordagem baseada no aprendizado profundo.O projeto proposto é construído em torno de uma arquitetura de rede neural convolucional VGG-16, a fim de detectar as diferentes partes e elementos em uma imagem, aplicando diferentes camadas, usadas para reconhecer o objeto na imagem final. Este trabalho realiza uma avaliação comparat...
Este livro centra-se em técnicas de aprendizagem profunda na aplicação da segmentação semântica de imagens. Seu objetivo é entender claramente o desempenho das Redes Neurais em diferentes contextos, treinando-as para aprender com diferentes imagens, usando uma abordagem baseada no aprendizado profundo.O projeto proposto é construído em torno de uma arquitetura de rede neural convolucional VGG-16, a fim de detectar as diferentes partes e elementos em uma imagem, aplicando diferentes camadas, usadas para reconhecer o objeto na imagem final. Este trabalho realiza uma avaliação comparativa da primeira rede pré-treinada com a rede treinada, através de várias repetições e tentativas e diferentes mudanças em sua estrutura.Os resultados experimentais indicam como o número de vezes que uma imagem foi vista durante o treinamento varia entre os diferentes modelos.Estes resultados experimentais também demonstram que os métodos de segmentação podem ser muito úteis uma vez treinados os modelos.
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