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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34660
ORCID: | http://orcid.org/0000-0002-4437-7315 |
Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Título: | Análise do treinamento em nuvem de redes neurais convolucionais para localização de traves em jogos de futebol de robôs humanoides |
Título(s) alternativo(s): | Analysis of convolutional neural networks cloud training for locating goalposts on humanoid robots soccer game |
Autor(es): | Nonaka, Arthur Massaru |
Primeiro orientador: | Gonçalves, Rogério Sales |
Primeiro membro da banca: | Escarpinati, Mauricio Cunha |
Segundo membro da banca: | Assis, Pedro Augusto Queiroz de |
Resumo: | Esse trabalho é destinado à pesquisa de métodos de treinamento em nuvem de Redes Neurais Convolucionais para localização de traves em jogos de futebol de robôs humanoides. Foi observado em projetos a necessidade de desenvolvimento desses algorítmos barrada por questões de hardwares com baixo processamento, por isso, o objetivo é avaliar soluções já existentes na literatura, porém pouco difundidas, para que tais estruturas possam ser treinadas sem depender de equipamentos de hardware, o que muitas vezes limitam usuários por não terem as capacidades de processamento necessárias. A pesquisa foi feita treinando duas redes neurais em um banco de dados real e avaliando sua performance através de vídeos de teste. Embora a qualidade e eficiência dos modelos tenham se mostrado abaixo do necessário é observado a possibilidade de se otimizar e alcançar um resultado melhor. |
Abstract: | Work aimed at researching cloud training methods in Convolutional Neural Networks for locating goalposts in humanoid robot soccer games. The need to develop these algorithms was observed in projects, barred by hardware issues with low processing power, so the objective is to evaluate solutions that already exist in the literature, but little disseminated, so that such structures can be trained without depending on hardware equipment, which often limit users by not having the necessary processing capabilities, the research was done by training two neural networks in a real database and evaluating their performance through test videos. Although the models quality and efficiency has been shown to be below the desired level, the possibility of optimizing and achieving a better result is observed. |
Palavras-chave: | Redes neurais convolucionais Convolutional neural networks Reconhecimento de objetos Object detection Aprendizado profundo Deep learning Treinamento em nuvem Cloud training |
Área(s) do CNPq: | CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Referência: | NONAKA, Arthur Massaru. Análise do treinamento em nuvem de Redes Neurais Convolucionais para localização de traves em jogo de futebol de robôs humanoides. 2022. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Uberlândia. Uberlândia, 2022 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34660 |
Data de defesa: | 17-Jan-2022 |
Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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