Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/28551
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dc.contributor.advisorÑeco García, Ramón-
dc.contributor.authorRibes Escámez, Manuel-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.date.accessioned2022-12-02T13:15:42Z-
dc.date.available2022-12-02T13:15:42Z-
dc.date.created2022-09-16-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/28551-
dc.description.abstractEn el presente trabajo se ha realizado el diseño e implementación de un sistema de reconocimiento y clasificación automática de frutas a partir de imágenes usando arquitecturas de redes convolucionales, analizando su efectividad usando distintos valores de los parámetros de aprendizaje. Además, se han estudiado técnicas de transferencia del aprendizaje son útiles cuando se dispone de conjuntos pequeños de datos el entrenamiento de las redes convolucionales como pueden ser, por ejemplo, técnicas de extracción de características o de sintonizado fino.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent76es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectphytones_ES
dc.subjectkerases_ES
dc.subjecttensorflowes_ES
dc.subjectIAes_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleClasificación automática de frutas a partir de imágenes con phyton. Técnicas de transferencia de aprendizaje a partir de conjuntos de datos pequeñoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Electrónica y Automática Industrial


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