Técnicas de procesado de imagen aplicadas al aumento de datasets en sistemas de aprendizaje de visión artificial

Abstract

[ES] En este proyecto se aplica una solución a un problema existente en el campo de la visión artificial aplicada a la detección de objetos en tiempo real, generando una cantidad de datos relevantes mayor que los disponibles mediante técnicas de aumento de datasets, aumentando así la eficiencia de la red. Implementando un algoritmo personalizado, se demuestra como la generalización y la precisión de la red aumenta considerablemente. Esta solución se utiliza activamente en un ámbito empresarial para la generación de nuevos dataset.

[EN] This Project applies a solution to an exisiting problem in object detection applied to computer vision by introducing an innovative way to generate a sufficient dataset so as to efficiently train a custom neural network for real time video processing. By implementing a custom algorithm for dataset augmentation, it is demostrated how the precision and generalization of the custom neural network is greatly enhanced. This solution is actively used in the training of new datasets in a professional context.