Desenvolvimento e comparação de redes neurais convolucionais para classificação de objetos
| dc.contributor.advisor1 | Menezes, Matheus da Silva | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
| dc.contributor.author | Lima, Klebiano Kennedy da Silva | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2020-02-18T12:35:52Z | |
| dc.date.available | 2020-02-18T12:35:52Z | |
| dc.date.issued | 2019-03-19 | |
| dc.description | Artigo Acadêmico | pt_BR |
| dc.description.abstract | Não possui | pt_BR |
| dc.description.resumo | A área do aprendizado de máquina possui diversas aplicações nos mais variados ramos da engenharia, medicina, estatística e computação. Uma das aplicações mais conhecidas é a sua utilização na classificação de imagens e escrita, onde a Rede Neural Convolucional (Convolutional Neural Network - CNN) vêm apresentando bons resultados para este tipo de problema. Neste trabalho foram apresentadas algumas análises teóricas dos componentes mais importantes da CNN e seus parâmetros principais, assim como os métodos mais utilizados para otimizar o treino das redes neurais. Além disso, será realizado o desenvolvimento, otimização e treino de algumas CNNs para a detecção de três diferentes tipos de objetos (carro, placa de pare de trânsito e vaso de planta) com precisão maior do que 95%. Para isso foram treinados múltiplos modelos otimizando seus parâmetros e camadas principais, comparando a rede neural treinada com alguns dos melhores modelos pré-treinados na área de classificação de imagens como Mobilenet, VGGNet-16, GoogleNet, DenseNet e VGGNet-19. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Trabalho não financiado por agência de fomento, ou autofinanciado | pt_BR |
| dc.identifier.citation | Lima (2019) (LIMA, 2019) | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/1462 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/4316 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFERSA | pt_BR |
| dc.relation.references | LIMA, Klebiano Kennedy da Silva. Desenvolvimento e comparação de redes neurais convolucionais para classificação de objetos. 12f., Mossoró, 2019. | pt_BR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | pt_BR |
| dc.rights.license | CC-BY-SA | pt_BR |
| dc.subject | Redes neurais | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Transferência de aprendizagem | pt_BR |
| dc.subject | Classificação de objetos | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA E TECNOLOGIA | pt_BR |
| dc.title | Desenvolvimento e comparação de redes neurais convolucionais para classificação de objetos | pt_BR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | pt_BR |