Técnicas para la optimización de recursos en la detección de objetos en tiempo real

Autores
Aranda, Marcos; Piray, Eduardo; Beltramini, Paola; Mercado, Emilia Mariel; González, Elián; Futo, Gustavo; Macjus, Ricardo Daniel
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La detección de objetos es una tecnología esencial en la visión por computadora, con aplicaciones cruciales en campos como la agricultura y la ganadería. En estos entornos, la identificación precisa de animales y objetos es fundamental para la gestión de recursos, el monitoreo de la salud animal y la automatización de tareas críticas. Los modelos de redes neuronales, utilizados en la detección de objetos en tiempo real, a menudo conllevan un aumento significativo en los requisitos computacionales. El objetivo de este trabajo es analizar cuáles son las técnicas de optimización que permiten minimizar los recursos del sistema. Se explorarán diversas técnicas de optimización, incluyendo mejoras de hardware, ajuste de hiperparámetros y optimización de código.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Visión computacional
Aprendizaje automático
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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