Saltar al contenido principal

Reconstrucción de imágenes comprimidas mediante técnicas de aprendizaje profundo

Autor

Valdez, Jorge Ceferino

Título

Reconstrucción de imágenes comprimidas mediante técnicas de aprendizaje profundo

Colaborador

Villagra, Norma Andrea

Descripción

Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial

Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial

Fil: Valdez, Jorge Ceferino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2024-12

Extensión

xi, 49 p.

Resumen

En la presente memoria se describe el desarrollo de un modelo de red neuronal profunda para la empresa DeepAgro. El trabajo se realizó con el objetivo de optimizar la compresión y reconstrucción de imágenes de cultivos agrícolas. Se implementaron y evaluaron diferentes modelos que mejoraron la eficiencia del proceso, facilitaron la transmisión de imágenes y garantizaron una alta calidad en la reconstrucción.

El documento abarca desde la preparación del conjunto de datos hasta la optimización de los modelos utilizados. Para el desarrollo, se aplicaron técnicas de visión por computadora, procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo avanzado, que fueron fundamentales para alcanzar el objetivo planteado.

Catalog Search

Search for related records in these catalogs:

Digital Public Library of America

Library of Congress

← Elemento Anterior