Título :	Comparação de modelos de redes neurais convolucionais com transfer learning para a classificação de imagens
metadata.dc.creator:	PEREIRA, Célia Yasmin Sousa
Palabras clave :	Redes Neurais Convolucionais;Machine Learning;ransfer Learning;Modelos Pré-Treinados
Fecha de publicación :	28-oct-2024
Editorial :	UNIVERSIDADE FEDERAL DO OESTE DO PARÁ
Citación :	PEREIRA, Célia Yasmin Sousa. Comparação de modelos de redes neurais convolucionais com transfer learning para a classificação de imagens. Orientador: Anderson Alvarenga de Moura Meneses. 2024. 13 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Federal do Oeste do Pará, Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia, 2024. Disponível em:
metadata.dc.description.resumo:	O presente trabalho aborda o desenvolvimento e aplicação de modelos pré-treinados para o reconhecimento de imagens de diferentes datasets, onde foram aplicados modelos de Redes Neurais Convolucionais (CNN, do inglês Convolutional Neural Network) a partir do Aprendizado de Transferência (TL, do inglês Transfer Learning). Desse modo, surgiu a perspectiva de utilizar um modelo já treinado como ponto de partida para a resolução de um outro problema relacionado. Em vista disso, o objetivo principal do projeto voltou-se para o destaque na aplicação dos modelos pré-treinados para grandes conjuntos de dados e a comparação entre os dois modelos escolhidos para o projeto, os quais são: ResNet50 e InceptionV3. A pesquisa evoluiu para o estudo e comparação entre dois modelos pré-treinados, ResNet50 e InceptionV3. Como resultado, o modelo pré-treinado ResNet50 obteve resultado superior ao modelo InceptionV3 (com acurácias médias 0.8856 e 0.8363, respectivamente), aplicado o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis, atestou-se que há diferença estatisticamente significativa entre os resultados dos modelos
URI :	https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/2394
Aparece en las colecciones:	IEG - TCC - Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia

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