Diseño y entrenamiento de una red neuronal para reconocimiento de imágenes

Abstract

Este proyecto presenta un estudio e implementación de una red neuronal convolucional que permita identificar y reconocer búhos de diferentes razas usando Transfer Learning. Esta técnica consiste reutilizar un modelo preentrenado con un dataset compuesto de imágenes de numerosos animales, eliminando la última capa y añadiendo una capa adecuada que nos permita clasificar la imagen entrenando sólo las últimas capas del modelo de forma más rápida que si se tuviera que entrenar todas las capas del modelo. Se detallan todas las fases del proceso de creación y entrenamiento de una red neuronal. Desde el análisis y preprocesado de las imágenes a la elaboración de predicciones, utilizando TensorFlow como vehículo. Así mismo se explican otras posibles alternativas a la hora de afrontar este problema y la problemática surgida durante el proceso de elaboración del proyecto. Por último se muestran resultados del modelo clasificando diferentes imágenes de animales a fin de poder realizar un análisis y evaluación del clasificador diseñado.

This project presents a study and implementation of a convolutional neural network to identify and recognise owls of different breeds using Transfer Learning. This technique consists of reusing a pre-trained model with a dataset composed of images of numerous animals, removing the last layer and adding a suitable layer that allows us to classify the image by training only the last layers of the model faster than if all model layers would have to be trained. All phases of the process of creating and training a neural network are detailed. From the analysis and pre-processing of the images to the elaboration of predictions, using TensorFlow as a vehicle. It also explains other possible alternatives for tackling this problem and the problems that arose during the project development process. Finally, the results of the model are shown by classifying differents animal images in order to be able to carry out an analysis and evaluation of the designed classifier.