442 research outputs found
Data-centric Design and Training of Deep Neural Networks with Multiple Data Modalities for Vision-based Perception Systems
224 p.Los avances en visión artificial y aprendizaje automático han revolucionado la capacidad de construir sistemas que procesen e interpreten datos digitales, permitiéndoles imitar la percepción humana y abriendo el camino a un amplio rango de aplicaciones. En los últimos años, ambas disciplinas han logrado avances significativos,impulsadas por los progresos en las técnicas de aprendizaje profundo(deep learning). El aprendizaje profundo es una disciplina que utiliza redes neuronales profundas (DNNs, por sus siglas en inglés) para enseñar a las máquinas a reconocer patrones y hacer predicciones basadas en datos. Los sistemas de percepción basados en el aprendizaje profundo son cada vez más frecuentes en diversos campos, donde humanos y máquinas colaboran para combinar sus fortalezas.Estos campos incluyen la automoción, la industria o la medicina, donde mejorar la seguridad, apoyar el diagnóstico y automatizar tareas repetitivas son algunos de los objetivos perseguidos.Sin embargo, los datos son uno de los factores clave detrás del éxito de los algoritmos de aprendizaje profundo. La dependencia de datos limita fuertemente la creación y el éxito de nuevas DNN. La disponibilidad de datos de calidad para resolver un problema específico es esencial pero difícil de obtener, incluso impracticable,en la mayoría de los desarrollos. La inteligencia artificial centrada en datos enfatiza la importancia de usar datos de alta calidad que transmitan de manera efectiva lo que un modelo debe aprender. Motivada por los desafíos y la necesidad de los datos, esta tesis formula y valida cinco hipótesis sobre la adquisición y el impacto de los datos en el diseño y entrenamiento de las DNNs.Específicamente, investigamos y proponemos diferentes metodologías para obtener datos adecuados para entrenar DNNs en problemas con acceso limitado a fuentes de datos de gran escala. Exploramos dos posibles soluciones para la obtención de datos de entrenamiento, basadas en la generación de datos sintéticos. En primer lugar, investigamos la generación de datos sintéticos utilizando gráficos 3D y el impacto de diferentes opciones de diseño en la precisión de los DNN obtenidos. Además, proponemos una metodología para automatizar el proceso de generación de datos y producir datos anotados variados, mediante la replicación de un entorno 3D personalizado a partir de un archivo de configuración de entrada. En segundo lugar, proponemos una red neuronal generativa(GAN) que genera imágenes anotadas utilizando conjuntos de datos anotados limitados y datos sin anotaciones capturados en entornos no controlados
Manual práctico para la elaboración de proyectos en ingeniería civil
Este libro pretende ser un resumen de los apuntes utilizados en clase durante los últimos once años en la impartición de la asignatura de Proyectos, dentro de la antigua Ingeniería Técnica de Obras Públicas, que tras la implantación de Bolonia ha sido reemplazada por la de Ingeniería Civil.
Tiene un enfoque eminentemente práctico; muchos de los apartados de este libro no son de obligado cumplimiento o imprescindibles de cara a ser incorporados a un proyecto de ingeniería civil. Pueden ser adaptados o presentados de un modo diferente, en algunos casos, e incluso son meras sugerencias, además de algunos ejemplos que se han incorporado.
Estas páginas están enfocadas sobre todo a entender la documentación que forma un proyecto, de cara a que el alumno tenga claro cómo debe de plasmar todos los planos, cálculos e información que se genera a medida que avanzamos en el proyecto
Species distribution modelling in fisheries science
Latest fisheries directives propose adopting an ecosystem approach to manage fisheries \citep{FAO-EAFM}. Such an approach aims to protect important ecosystems based on the principle that healthy ecosystems produce more and thus enhance sustainability. Unfortunately, quantifying the importance of an ecosystem is a difficult task to do due the immense number of interactions involved in marine systems.
This PhD dissertation relies on the fact that good fisheries distribution maps could play a very important role as they allow a visual and intuitive assessment of different marine areas. Unfortunately, the limited amount of data available and the inherent difficulties of modelling fishery data has resulted in relatively low quality maps in the near past (see \citep{atlas} and \url{http://www.ices.dk/marine-data/maps/Pages/ICES-FishMap.aspx)}. As a result, the spatial fisheries management framework requires competent statistical approaches to quantify the importance of different marine areas with an appropriate measure of uncertainty associated to the estimates.
The aim of this PhD is to provide competent spatial and spatio-temporal modelling approaches that allow us characterise different fishery processes that are relevant for their sustainable management
Arquitectura religiosa guipuzcoana desde la segunda mitad del siglo xx a nuestros días
279 p.Gipuzkoa carecía de un estudio pormenorizado y valorativo de su patrimonio artístico y arquitectónico, de los edificios religiosos desde mediados del siglo XX hasta la actualidad. Se ha pretendido, que este trabajo contribuya en el futuro a divulgar el cambio estilístico que ha sufrido la arquitectura religiosa de nuestra Provincia. Donde se ha pasado de una arquitectura vertical a comienzos del siglo XX, como puede ser la Catedral de Buen Pastor, a una arquitectura más horizontal como son la mayoría de las iglesias más recientes. El cambio estilístico viene propiciado por los cambios ideológicos habidos dentro de la propia iglesia. El Concilio Vaticano II (1966). Se pasa de una arquitectura que mira hacia el pasado, de estilo neogótico o incluso neo románico, para pasar hacia una de estilo más moderno, que sigue estilos como el racionalismo, el organicismo o el mixto. En primer lugar se ha realizado un estudio de la bibliografía que hay en relación a la arquitectura religiosa desde mediados del siglo XX. Después se han estudiado los proyectos realizados por los arquitectos que edificaron o remodelaron estas iglesias, se han recopilado testimonios de los párrocos oralmente, y se ha estudiado los documentos que haya en los archivos parroquiales, cotejándolo todo. Finalmente se han analizado los propios edificios, su arquitectura, estilos con los que se han construido. Que material se ha utilizado, formas que se han realizado, que composición tienen, sus polos de celebración, junto a las obras de arte que poseen. Comentando sus motivos y simbologías
Limited carbon inputs from plants into soils in arid ecosystems: a study of changes in the d13C in the soil-root interface
Background and aims. The tracing of C assimilation and the subsequent partitioning among plant organs has been a central focus of studies utilising Free Air CO2 Enrichment (FACE) facilities. The approach makes use of the fossil origin of this carbon, which is depleted in 13C. However, there is little data for desert environments. The Nevada Desert FACE Facility (NDFF), located in the Mojave Desert, has been one of the main facilities for the study of C dynamics in arid ecosystems and how they respond to rising atmospheric CO2 concentrations. In this experiment, we studied the incorporation of fixed CO2 during the previous two years (detectable by its lower 13C) in the soil fraction surrounding roots. Methods. The soil was collected monthly in direct vicinity to the roots during a complete growth season, at two depths (5 and 15 cm). Soil samples were dried and fractionated by size (> 50 μm and 50 μm), 13C values ranged between -1 and -2¿ for carbonates and between -23 and -25¿ for soil organic matter. These values did not significantly change throughout the experiment and were not affected by depth (5 or 15 cm). In contrast, 13C values for both organic and inorganic carbon in the fine fraction ( 50 μm). The 13C values for organic C ranged mostly between -20¿ and -27¿, and were roughly maintained throughout the sampling period. For inorganic C, the 13C values were mostly between 0¿ and -15¿, and tended to become less negative during the course of the sampling period. Overall the effect of [CO2] on 13C values of either organic or inorganic carbon was not significant for any experimental condition (plant species, depth, fraction). Conclusion. Little or no signs of recently fixed CO2 (13C-depleted) were detected in the soils close to the roots, in the coarse fraction (> 50 μm), the fine fraction (< 50 μm), the organic matter, or in carbonates. This indicates a slow C turnover 45 in the studied soils, which can result from a highly conservative use of photoassimilates by plants, including a very low release of organic matter into the soil in the form of dead roots or root exudates, and from a conservative use of available C reserves
Los grupos vulnerables en el sistema de asilo de la Unión Europea
El presente estudio tiene por objeto analizar el concepto de la vulnerabilidad y, la relevancia que supone su uso en el sistema de asilo de la Unión Europea a la hora de clasificar y distinguir a determinados grupos de personas que puedan ser considerados como tal. A día de hoy, no existe una defínición oficial de vulnerabilidad, por lo que su significado y dimensión difiere entre los sistemas de asilo de los Estados miembros. Con la finalidad de lograr un sistema de asilo más unificado y competente, la Unión Europea creó el Sistema Europeo Común de Asilo (SECA), con la esperanza de disminuir las divergencias y fomentar la cooperación entre Estados miembros
Los grupos vulnerables en el sistema de asilo de la Unión Europea
El presente estudio tiene por objeto analizar el concepto de la vulnerabilidad y, la relevancia que supone su uso en el sistema de asilo de la Unión Europea a la hora de clasificar y distinguir a determinados grupos de personas que puedan ser considerados como tal. A día de hoy, no existe una defínición oficial de vulnerabilidad, por lo que su significado y dimensión difiere entre los sistemas de asilo de los Estados miembros. Con la finalidad de lograr un sistema de asilo más unificado y competente, la Unión Europea creó el Sistema Europeo Común de Asilo (SECA), con la esperanza de disminuir las divergencias y fomentar la cooperación entre Estados miembros
Methodology for generating synthetic labeled datasets for visual container inspection
Nowadays, containerized freight transport is one of the most important
transportation systems that is undergoing an automation process due to the Deep
Learning success. However, it suffers from a lack of annotated data in order to
incorporate state-of-the-art neural network models to its systems. In this
paper we present an innovative methodology to generate a realistic, varied,
balanced, and labelled dataset for visual inspection task of containers in a
dock environment. In addition, we validate this methodology with multiple
visual tasks recurrently found in the state of the art. We prove that the
generated synthetic labelled dataset allows to train a deep neural network that
can be used in a real world scenario. On the other side, using this methodology
we provide the first open synthetic labelled dataset called SeaFront available
in: https://datasets.vicomtech.org/di21-seafront/readme.txt
Dynamic Risk Assessment Methodology with an LDM-based System for Parking Scenarios
This paper describes the methodology for building a dynamic risk assessment
for ADAS (Advanced Driving Assistance Systems) algorithms in parking scenarios,
fusing exterior and interior perception for a better understanding of the scene
and a more comprehensive risk estimation. This includes the definition of a
dynamic risk methodology that depends on the situation from inside and outside
the vehicle, the creation of a multi-sensor dataset of risk assessment for ADAS
benchmarking purposes, and a Local Dynamic Map (LDM) that fuses data from the
exterior and interior of the car to build an LDM-based Dynamic Risk Assessment
System (DRAS)
3D Object Detection From LiDAR Data Using Distance Dependent Feature Extraction
This paper presents a new approach to 3D object detection that leverages the
properties of the data obtained by a LiDAR sensor. State-of-the-art detectors
use neural network architectures based on assumptions valid for camera images.
However, point clouds obtained from LiDAR are fundamentally different. Most
detectors use shared filter kernels to extract features which do not take into
account the range dependent nature of the point cloud features. To show this,
different detectors are trained on two splits of the KITTI dataset: close range
(objects up to 25 meters from LiDAR) and long-range. Top view images are
generated from point clouds as input for the networks. Combined results
outperform the baseline network trained on the full dataset with a single
backbone. Additional research compares the effect of using different input
features when converting the point cloud to image. The results indicate that
the network focuses on the shape and structure of the objects, rather than
exact values of the input. This work proposes an improvement for 3D object
detectors by taking into account the properties of LiDAR point clouds over
distance. Results show that training separate networks for close-range and
long-range objects boosts performance for all KITTI benchmark difficulties.Comment: 10 pages, 8 figures, 6th International Conference on Vehicle
Technology and Intelligent Transport Systems (VEHITS 2020
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