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Meza Lovon, Graciela Lecireth
Cerpa Salas, Alonso Jesus
2021-12-22T04:09:02Z
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2021
1073676
https://hdl.handle.net/20.500.12590/16982
En los últimos años, las redes neuronales convolucionales se han utilizado ampliamente para resolver problemas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación de objetos. Sin embargo, estas redes neuronales requieren de una gran cantidad de datos correctamente etiquetados para funcionar adecuadamente. Por este motivo, los procesos de etiquetado de datos se llevan a cabo reclutando personas que etiquetarán los datos manualmente. Esto es un problema, ya que consume mucho tiempo y dinero, por lo que algunos investigadores han estudiado el uso de sistemas que generan datos sintéticos y a la vez, los etiquetan. Dada esta problemática, en el presente trabajo se plantea un sistema para generar datos sintéticos mediante un renderizador, que utiliza fondos aleatorios (imágenes) y 3 modelos 3D de piezas de maquinaria. Luego, dichos datos sintéticos son etiquetados por nuestro sistema, para las tareas de detección y segmentación de objetos. Adicionalmente, aplicamos un filtro de Gaussian Blur a nuestras imágenes sintéticas para que den mejores resultados en el entrenamiento posterior. Después, nuestro sistema entrena una red neuronal Mask R-CNN (pre-entrenada con el conjunto de datos COCO) con los datos sintéticos con Gaussian Blur generados y etiquetados anteriormente. Finalmente, nuestro sistema realiza pruebas de la red neuronal con datos reales (fotografías de las 3 piezas de maquinaria en el mundo real), donde se consiguen resultados óptimos. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Católica San Pablo (es_PE)
SUNEDU
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Universidad Católica San Pablo (es_PE)
Repositorio Institucional - UCSP (es_PE)
reponame:UCSP-Institucional
instname:Universidad Católica San Pablo
instacron:UCSP
Segmentación de objetos (es_PE)
Detección de objetos (es_PE)
Gaussian Blur (es_PE)
Generación de datos sintéticos (es_PE)
Mask R-CNN (es_PE)
Red Neuronal Profunda (es_PE)
Renderización (es_PE)
Entrenando una red neuronal Mask R-CNN con imágenes sintéticas para la detección y segmentación de objetos en imágenes reales de maquinaria (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación (es_PE)
Ciencia de la Computación (es_PE)
Título Profesional (es_PE)
Licenciada en Ciencia de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
40222974
https://orcid.org/0000-0002-9773-7265 (es_PE)
71140389
611016 (es_PE)
Juan Carlos Gutiérrez Cáceres (es_PE)
Yván Jesús Túpac Valdivia (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)



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