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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS Autor: LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 30251
Catalogação: 08/06/2017 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30251
Resumo:
Título: CLASSIFICATION OF OBJECTS IN REAL CONTEXT BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS Autor: LUIS MARCELO VITAL ABREU FONSECA
Nº do Conteudo: 30251
Catalogação: 08/06/2017 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30251@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30251
Resumo:
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.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
