Pré-processamento de imagens de baixa resolução utilizando Deep Learning baseado em um Autoencoder

Victor L Costa, Eduardo Henrique Teixeira, Samuel Mafra, Felipe Augusto Pereira de Figueiredo

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824989

Evento: XL Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2022)

Keywords: Pré-processamento Machine Learning Visão Computacional Detecção de objetos

Abstract

O uso de Machine Learning na área de visão computacional vem crescendo entre o meio acadêmico e industrial e com isso, diversas técnicas de pré-processamento de Machine Learning podem ser usadas para uma ou mais aplicações. Devido a essa demanda, o número de imagens dentro de um dataset para realizar o treinamento de modelos de Machine Learning precisa ser grande e com uma boa qualidade. Assim, o pré-processamento de imagens pode se tornar crucial para melhorar e aperfeiçoar o desempenho de modelos de Machine Learning. Este artigo propõem o desenvolvimento de um autoencoder para melhorar a qualidade de imagens de baixa resolução a fim de comparar e analisar qual a melhoria que o pré-processamento pode trazer para um sistema de classificação e detecção de objetos.

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