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dc.date.accessioned 2016-11-22T17:00:22Z
dc.date.available 2016-11-22T17:00:22Z
dc.date.issued 2016-11-22
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56984
dc.description.abstract 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. es
dc.format.extent 86-93 es
dc.language es es
dc.subject Video (e.g., tape, disk, DVI) es
dc.subject Deportes es
dc.subject redes convolucionales es
dc.subject aprendizaje profundo es
dc.title Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/ASAI-16_0.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7585 es
sedici.creator.person Escarra, Martín es
sedici.creator.person Grinblat, Guillermo L. es
sedici.creator.person Granitto, Pablo Miguel es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2016-09
sedici.relation.event Simposio Argentino de Inteligencia Artificial (ASAI 2016) - JAIIO 45 (Tres de Febrero, 2016). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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