| dc.creator | Escarra, Martín | |
| dc.creator | Grinblat, Guillermo L. | |
| dc.creator | Granitto, Pablo Miguel | |
| dc.date | 2016-09 | |
| dc.date | 2016-11-22 | |
| dc.date | 2016-11-22T17:00:22Z | |
| dc.identifier | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56984 | |
| dc.identifier | http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/ASAI-16_0.pdf | |
| dc.identifier | issn:2451-7585 | |
| dc.description | 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. | |
| dc.description | Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | 86-93 | |
| dc.language | es | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ | |
| dc.rights | Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0) | |
| dc.subject | Ciencias Informáticas | |
| dc.subject | Video (e.g., tape, disk, DVI) | |
| dc.subject | Deportes | |
| dc.subject | redes convolucionales | |
| dc.subject | aprendizaje profundo | |
| dc.title | Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
