Exploració per tema "classificació d'imatges"
Ara es mostren els items 1-6 de 6
-
Breast Cancer Tissue Classification with Contrastive Learning on Whole Slide Images
(Universitat Politècnica de Catalunya, 2023-06-29)
Treball Final de Grau
Accés obertEl carcinoma ductal in situ i el carcinoma invasiu representen el 90% dels càncers de mama. El primer és controlable i gairebé tots els pacients en aquesta etapa poden curar-se, mentre que el segon és significativament més ... -
CarGuard3: Sistemes d'aprenentatge automàtic per a identificar característiques d'un vehicle en una fotografia
(Universitat Politècnica de Catalunya, 2021-04-23)
Treball Final de Grau
Accés restringit per acord de confidencialitat -
Evaluation of decision forests on classification problems using bag of features representations
(Universitat Politècnica de Catalunya, 2014-06-10)
Projecte/Treball Final de Carrera
Accés obertEn aquest projecte hem avaluat els Random Forests en el context de classificació d'imatges a gran escala, concretament en els conjunts de dades d'ImageNet LSVRC'10 i Caltech-256. També hem realitzat una comparativa de ... -
Information extraction from telemedicine consultation images
(Universitat Politècnica de Catalunya, 2023-06-27)
Treball Final de Grau
Accés restringit per acord de confidencialitat -
Merging chrominance and luminance in early, medium, and late fusion using Convolutional Neural Networks
(Universitat Politècnica de Catalunya, 2015-05-25)
Projecte Final de Màster Oficial
Accés obertAquesta memòria demostra la possibilitat d'utilitzar tècniques d'aprenentatge multi-modal en xarxes neuronals convolucionals per classificar imatges. Concretament, mostrem que és possible aprendre filtres separats per la ... -
On the trade-off between feature extraction and fine tuning in transfer learning
(Universitat Politècnica de Catalunya, 2022-06-30)
Projecte Final de Màster Oficial
Accés obertTransfer learning is the default solution when using deep learning in image-related tasks, like image classification. When a model has been trained in a large and varied enough dataset, it allows to reuse the visual features ...