Reconocimiento de escenas mediante integración multiescala de redes convolucionales

Abstract

En el siguiente Trabajo de Fin de Grado se lleva a cabo el entrenamiento y validaci´on experimental de redes neuronales profundas pre-entrenadas, mediante un conjunto de datos formado por diferentes escenas de la Universidad Auton´oma de Madrid. Esto tiene lugar tras haber realizado una integraci´on multi-escala de estos conjuntos de datos como destino de diferentes tipos de redes neuronales. Para ello se crean diferentes datasets, a cada cual se le aplica una estrategia de escala diferente en funci´on de las redes neuronales a las que est´en destinadas, tanto para especializadas en escenas como en objetos. Las redes constar´an de una arquitectura ResNet. De esta forma forma se abordar´a la premisa se˜nalada en Scene recognition with CNNs: objects, scales and dataset bias[1] y se estudiar´a la eficacia de la multiescala en problemas de reconocimiento de escenas. Por ´ultimo, se hace un estudio comparativo del nivel de reconocimiento de estas redes, tanto independientemente como de manera integrada