Downloads provided by UsageCounts
handle: 2117/114201
En este trabajo de fin de grado se exploran distintas técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) con el objetivo de obtener una segmentación de imagen basada en criterios de uniformidad. Estudiamos varios algoritmos de segmentación aplicándolos a images de profundidad y transferimos la segmentación obtenida a la Pyramid Scene Parsing Network contando solo con la información de los canales RGB como entrada.
Aquest treball de fi de grau explora diferents tècniques d'aprenentatge profund (Deep Learning) per tal d'obtenir una segmentació d'imatge basada en criteris d'uniformitat. Estudiem varis algoritmes de segmentació ja existents aplicant-los a imatges de profunditat. Un cop fet això transferim aquest coneixement a la Pyramid Scene Parsing Network utilitzant tan sols els canals RGB com a entrada.
This bachelors thesis explores different deep learning techniques to achieve an image segmentation based on uniform criteria. We study various state-of-art segmentation algorithms applying them on depth images. Moreover, we transfer the depth segmentation knowledge to Pyramid Scene Parsing Network using only RGB information as input.
Deep Learning, Data compression (Telecommunication), Estàndard JPEG, JPEG (Image coding standard), codificación de imagen, Image coding, Codificació d'imatge, Dades -- Compressió (Telecomunicació), :Enginyeria de la telecomunicació [Àrees temàtiques de la UPC], Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació, Image Segmentation, segmentación de imágen
Deep Learning, Data compression (Telecommunication), Estàndard JPEG, JPEG (Image coding standard), codificación de imagen, Image coding, Codificació d'imatge, Dades -- Compressió (Telecomunicació), :Enginyeria de la telecomunicació [Àrees temàtiques de la UPC], Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació, Image Segmentation, segmentación de imágen
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
| views | 21 | |
| downloads | 37 |

Views provided by UsageCounts
Downloads provided by UsageCounts