dc.contributor.advisor | Gamarra, Daniel Fernando Tello | |
dc.creator | Rios, Adriana Carrillo | |
dc.date.accessioned | 2022-10-19T17:42:15Z | |
dc.date.available | 2022-10-19T17:42:15Z | |
dc.date.issued | 2022-02-04 | |
dc.date.submitted | 2022 | |
dc.identifier.citation | RIOS, A. C. Comparação dos algoritmos Yolov3 e SSD para identificação de objetos em imagens, em um dataset para navegação de robôs em ambientes interiores. 2022. 100 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação)- Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, 2022. | por |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/26582 | |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Controle e Automação, RS, 2022. | por |
dc.description.abstract | This work presents a study related to the research area of computer vision. The main objective is to compare YOLOv3 and SSD algorithms for identifying objects in images. In order to achieve the intended objective, at first, the algorithms were trained and compared without data augmentation. After, the data augmentation was executed for improving the performance of the algorithms.
The YOLOv3 model presented a slightly better performance compared to the SSD, without performing data augmentation, because the F1-score for YOLOv3 is 75% and for SSD it is 73%. On the other hand, when performing data augmentation, the SSD model is favored, the F1-score obtained was 81% and, YOLOv3 obtained 80%. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Yolov3 | eng |
dc.subject | SSD | eng |
dc.subject | Aumento de Dados | por |
dc.subject | Identificação de Objetos | por |
dc.subject | Data Augmentation | eng |
dc.subject | Object Identification | eng |
dc.title | Comparação dos algoritmos YOLOv3 e SSD para identificação de objetos em imagens, em um dataset para navegação de robôs em ambientes interiores | por |
dc.title.alternative | Comparison of the YOLOv3 and SSD algorithms for object identification in images, in an indoor mobile robot navigation dataset. | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.degree.graduation | Engenharia de Controle e Automação | por |
dc.description.resumo | Este trabalho apresenta um estudo relacionado à área de visão computacional. O objetivo principal é comparar os algoritmos YOLOv3 e SSD para identificação de objetos em imagens. Para viabilizar o objetivo pretendido, em um primeiro momento se realiza a comparação dos modelos sem executar o aumento de dados. Em seguida, é realizado adequadamente o aumento de dados de tal forma a melhorarmos o desempenho dos modelos.
O modelo YOLOv3 apresentou um desempenho um pouco melhor em relação ao SSD, sem realizar aumento de dados, pois o F1-score para YOLOv3 é de 75% e para SSD é de 73%. Por outro lado, ao realizar o aumento de dados, o modelo SSD é favorecido, o F1-score obtido foi de 81% e o YOLOv3 obteve 80%. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |