Abstract
La inteligencia artificial cada vez tiene más fuerza en muchos ámbitos por sus enormes posibilidades y sus diferentes aplicaciones. La inteligencia artificial es especialmente útil en el campo de la visión computacional. Esto se debe al enorme cambio que ha habido en las últimas décadas en la cantidad de contenido visual que se genera. El auge de dispositivos capaces de producir este tipo de contenido ha resultado en un incremento exponencial de fotos y vídeos, hasta tal punto de que es imposible aspirar a analizarlos de manera tradicional y constantemente surgen nuevas oportunidades de aplicar la visión computacional. Modelos de reconocimiento de personas y objetos como los utilizados en este proyecto tienen un gran potencial para ofrecer nuevas posibilidades y para resolver toda clase de problemas. La popularidad de este tipo de modelos aumenta y constantemente surgen nuevas tecnologías y oportunidades para aplicarlos. La motivación de este proyecto es el aprendizaje del funcionamiento general de modelos de redes neuronales y de las distintas opciones que existen para optimizar dichos modelos, acercándose así a soluciones que funcionan a tiempo real.---ABSTRACT---Artificial intelligence is getting stronger in many areas due to its enormous possibilities and its different applications. Artificial intelligence is especially useful in the field of computational vision. This is due to the enormous change that has occurred in recent decades in the amount of visual content that is generated. The rise of devices capable of producing this type of content has resulted in an exponential increase of photos and videos, to the point that it is impossible to analyze them all in a traditional way. Human pose estimation and object detection models such as those used in this project have great potential to offer new possibilities and to solve all kinds of problems. The popularity of these types of models increases and new technologies and opportunities to apply them emerge constantly. The motivation of this project is to learn how neural networks models work and the different options that exist to optimize these models, thus approaching solutions that work in real time.
