Thoughts, stories and ideas.
Con el objetivo de estar a la última en el sector y transmitir los conocimientos técnicos, nace En Mi Local Funciona: un blog desarrollado por el talento de knowmad mood.
Publicado por Jesús Utrera Burgal el
En los artículos anteriores hemos entrenado diferentes modelos usando el dataset de imágenes CIFAR-100. Este dataset usa imágenes de 32x32 píxeles de resolución, por lo que trabajar con él en memoria es fácil. El problema aparece cuando se quieren entrenar modelos con resoluciones mayores (por ejemplo 500x500). En estos casos,…
Publicado por Jesús Utrera Burgal el
En este artículo vamos a mostrar la arquitectura NASNet. Ésta fue introducida a finales del año 2017 por el equipo de Google Brain. Puedes consultar el paper en el siguiente enlace https://arxiv.org/abs/1707.07012, pero te aconsejo leer el artículo del blog Google AI [https://ai.googleblog.…
Publicado por Jesús Utrera Burgal el
En este artículo vamos a mostrar la arquitectura DenseNet. Ésta fue introducida en el año 2016, consiguiendo en 2017 el premio CVPR 2017 Best Paper Award [http://cvpr2017.thecvf.com/program/main_conference]. El siguiente enlace nos lleva al paper: https://arxiv.org/abs/1608.06993 [https://arxiv.org/abs/…
Publicado por Jesús Utrera Burgal el
En este artículo vamos a mostrar la arquitectura ResNet. Ésta fue introducida por Microsoft, ganando la competición ILSVRC [http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/] (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) en el año 2015. En el siguiente enlace se puede acceder al paper: https://arxiv.org/abs/1512.03385. [https:…
Publicado por Jesús Utrera Burgal el
Seguimos la serie sobre Deep Learning básico. Tras la introducción a Keras [http://enmilocalfunciona.io/deep-learning-basico-con-keras-parte-1/] y redes convolucionales [http://enmilocalfunciona.io/deep-learning-basico-con-keras-parte-2-convolutional-nets/] , en este tercer artículo vamos a mostrar una red VGG. Introducida en el siguiente paper, Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition [https://arxiv.org/abs/…