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Título Modelo de detección de productos en catálogos de venta directaTesis de Maestría / En línea - Tesis de Maestría
Autor(es) Clement Santacruz, Felipe (Autor)
Diaz Cely, Javier (Asesor Tesis/Trabajos de Grado)
Publicación Cali : Universidad Icesi, 2020
Descripción Física 33 páginas
Idioma Español;
Clasificación(es) INGENIERIAS
Departamento Tecnologías de Información y Comunicaciones
Materia(s) Modelo de detección; Redes neuronales; Faster R-CNN; Imagen; Catálogos; Aprendizaje profundo; Clasificación; Tésis;
Nota(s) Tesis (Maestría en Ciencia de Datos). Universidad Icesi, 2020.
Resumen Para la empresa Valienta S.A.S, es de gran importancia proveer una buena experiencia de usuario y un conjunto de características a sus vendedoras, con el propósito de lograr que tengan éxito en sus labores. Para resolver el problema especifico de clasificar productos en catálogos, y hacerlos mas visibles a las usuarias, se decide etiquetar los productos dentro de 13 categorías. Para tal fin, se propone el uso del método de detección conocido como Faster R-CNN como método de detección automático de los productos, entrenado sobre un conjunto de datos con 1250 imágenes y alrededor de 4400 instancias, distribuidas de manera desbalanceada en las 13 clases. La metodología utilizada consistió en el preprocesamiento de catálogos en PDF a imágenes JPEG, las cuales fueron posteriormente etiquetadas con cajas alrededor de cada producto en el formato propuesto por MSCOCO. Se modela, mediante detectron2, distintas configuraciones de hiperparametros sobre el modelo, utilizando como validación un conjunto de datos que contiene el 20% de las instancias.
Objetos Asociados Consulta en línea
Disponibilidad
CodBarras Localización Piso Signatura Estado Categoría
T01878Biblioteca Universidad Icesi3 DisponibleTesis