CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECA lattes
Orientador(a): RUY LUIZ MILIDIU lattes
Banca de defesa: SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA, RUY LUIZ MILIDIU, ALBERTO BARBOSA RAPOSO
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa de Pós-Graduação: PPG EM INFORMÁTICA
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@2
Resumo: A classificação de imagens em contexto real é o ápice tecnológico do reconhecimento de objetos. Esse tipo de classificação é complexo, contendo diversos problemas de visão computacional em abundância. Este projeto propõe solucionar esse tipo de classificação através do uso do conhecimento no aprendizado de máquina aplicado ao dataset do MS COCO. O algoritmo implementado neste projeto consiste de um modelo de Rede Neural Convolutiva que consegue aprender características dos objetos e realizar predições sobre suas classes. São elaborados alguns experimentos que comparam diferentes resultados de predições a partir de diferentes técnicas de aprendizado. É também realizada uma comparação dos resultados da implementação com o estado da arte na segmentação de objetos em contexto.
id PUC_RIO-1_793ae491e3740588507584ed6928a136
oai_identifier_str oai:MAXWELL.puc-rio.br:30251
network_acronym_str PUC_RIO-1
network_name_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository_id_str
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS CLASSIFICAÇÃO DE OBJETOS EM CONTEXTO REAL POR REDES NEURAIS CONVOLUTIVAS 2017-03-07RUY LUIZ MILIDIU12249475091lattes.cnpq.br/6918010504362643SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSARUY LUIZ MILIDIUALBERTO BARBOSA RAPOSO05352977773lattes.cnpq.br/8032224753658133LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECAPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM INFORMÁTICAPUC-RioBRA classificação de imagens em contexto real é o ápice tecnológico do reconhecimento de objetos. Esse tipo de classificação é complexo, contendo diversos problemas de visão computacional em abundância. Este projeto propõe solucionar esse tipo de classificação através do uso do conhecimento no aprendizado de máquina aplicado ao dataset do MS COCO. O algoritmo implementado neste projeto consiste de um modelo de Rede Neural Convolutiva que consegue aprender características dos objetos e realizar predições sobre suas classes. São elaborados alguns experimentos que comparam diferentes resultados de predições a partir de diferentes técnicas de aprendizado. É também realizada uma comparação dos resultados da implementação com o estado da arte na segmentação de objetos em contexto.The classification of objects in real contexts is the technological apex of object recognition. This type of classification is complex, containing diverse computer vision problems in abundance. This project proposes to solve that type of classification through the use of machine learning knowledge applied to the MS COCO dataset. The implemented algorithm in this project consists of a Convolutional Neural Network model that is able to learn characteristics of the objects and predict their classes. Some experiments are made that compare different results of predictions using different techniques of learning. There is also a comparison of the results from the implementation with state of art in contextual objects segmentation.https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-06-26T09:45:54ZRepositório InstitucionalPRI
dc.title.en.fl_str_mv CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
dc.title.alternative.pt.fl_str_mv CLASSIFICAÇÃO DE OBJETOS EM CONTEXTO REAL POR REDES NEURAIS CONVOLUTIVAS
title CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
spellingShingle CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECA
title_short CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
title_full CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
title_fullStr CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
title_full_unstemmed CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
title_sort CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
author LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECA
author_facet LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECA
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv RUY LUIZ MILIDIU
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv 12249475091
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br/6918010504362643
dc.contributor.referee1.fl_str_mv SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA
dc.contributor.referee2.fl_str_mv RUY LUIZ MILIDIU
dc.contributor.referee3.fl_str_mv ALBERTO BARBOSA RAPOSO
dc.contributor.authorID.fl_str_mv 05352977773
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br/8032224753658133
dc.contributor.author.fl_str_mv LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECA
contributor_str_mv RUY LUIZ MILIDIU
SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA
RUY LUIZ MILIDIU
ALBERTO BARBOSA RAPOSO
description A classificação de imagens em contexto real é o ápice tecnológico do reconhecimento de objetos. Esse tipo de classificação é complexo, contendo diversos problemas de visão computacional em abundância. Este projeto propõe solucionar esse tipo de classificação através do uso do conhecimento no aprendizado de máquina aplicado ao dataset do MS COCO. O algoritmo implementado neste projeto consiste de um modelo de Rede Neural Convolutiva que consegue aprender características dos objetos e realizar predições sobre suas classes. São elaborados alguns experimentos que comparam diferentes resultados de predições a partir de diferentes técnicas de aprendizado. É também realizada uma comparação dos resultados da implementação com o estado da arte na segmentação de objetos em contexto.
publishDate 2017
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-03-07
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@2
url https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.publisher.program.fl_str_mv PPG EM INFORMÁTICA
dc.publisher.initials.fl_str_mv PUC-Rio
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron:PUC_RIO
instname_str Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron_str PUC_RIO
institution PUC_RIO
reponame_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
collection Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1776626332682158080

Registros relacionados