Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/19322| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Estudo de classificação de imagens utilizando redes neurais convolucionais |
| Autor(es)/Inventor(es): | Costa, Fillipe Rodrigues Oliveira, João Pedro de Paula Silva, Philipi Siqueira da |
| Orientador: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Resumo: | Este trabalho visa realizar um estudo sobre construção de redes neurais voltadas ao reconhecimento de imagens, buscando compreender como cada parâmetro da rede é capaz de influenciar o modelo como um todo. Neste trabalho, foram realizados experimentos sobre dois bancos de dados de imagens, Cifar-10 e Cifar-100, com execuções diversas do algoritmo, utilizando variações distintas da arquitetura. Para os modelos de aprendizado, utilizamos a linguagem de programação Python em conjunto com a biblioteca Keras, escolhida devido à simplicidade e legibilidade do código. Ao longo do trabalho, foram realizados diversos experimentos sob condições diferentes e utilizando diferentes algoritmos e técnicas com finalidade de obtenção de melhores resultados. A métrica utilizada para a avaliação dos resultados foi a acurácia. Cada experimento teve seus parâmetros e resultados devidamente detalhados e documentados. Ao final dos experimentos, foi possível analisar os impactos que cada parâmetro tem sobre os modelos construídos. Foi possível construir uma arquitetura satisfatória para o Cifar-10, porém para o Cifar-100, o modelo não alcançou resultados excelentes como o esperado. |
| Palavras-chave: | Redes neurais convolucionais Cifar Classificação de imagens |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 3-Out-2022 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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