O uso de aprendizado profundo na segmentação, classificação e detecção de imagens

Nos últimos anos, foi demonstrado que as redes neurais aprendidas profundamente são uma ferramenta valiosa no campo da visão computacional. Este artigo aborda o uso de dois tipos diferentes de arquiteturas de rede, nomeadamente LeNet e Network in Network (NiN). Elas serão comparadas em termos de desempenho e eficiência computacional ao abordar os problemas de classificação e detecção. Neste artigo, múltiplos bancos de dados serão usados para testar as redes. Um deles contém imagens de queimaduras de casos pediátricos, outro contém um extenso número de imagens de arte e outros bancos de dados faciais foram utilizados para a detecção de pontos-chave faciais.