Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas

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Las arquitecturas profundas permiten representar de manera compacta funciones altamente no lineales. Entre ellas, las redes convolucionales han adquirido gran protagonismo en la clasificación de imágenes debido a la invarianza traslacional de sus features. Este trabajo propone investigar un abordaje...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Escarra, Martín, Grinblat, Guillermo L., Granitto, Pablo Miguel
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2016
Materias:	Ciencias Informáticas Video (e.g., tape, disk, DVI) Deportes redes convolucionales aprendizaje profundo
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56984 http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/ASAI-16_0.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Las arquitecturas profundas permiten representar de manera compacta funciones altamente no lineales. Entre ellas, las redes convolucionales han adquirido gran protagonismo en la clasificación de imágenes debido a la invarianza traslacional de sus features. Este trabajo propone investigar un abordaje naïve para la clasificación de videoimágenes con redes profundas, comparar la performance de redes pre-entrenadas con la de redes ad-hoc y finalmente crear un mecanismo de visualización de la representación interna de la arquitectura. Como ejemplo de aplicación se utilizarán segmentos de videos deportivos con diferentes acciones grupales.
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Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas

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