@unpublished{upm56200, address = {Madrid}, month = {July}, title = {ECO-Sistema Inteligente de reconocimiento de desechos en playas con TensorFlow}, year = {2019}, author = {Silvia Mart{\'i}n Suazo}, abstract = {En este proyecto se exponen las bases para el entrenamiento de redes convolucionales, en Python con la librer{\'i}a Tensorflow, y su optimizaci{\'o}n mediante explicaciones detalladas paso a paso que pretenden servir de gu{\'i}a a futuros alumnos interesados en el tema. Adem{\'a}s, se ha generado un dataset sint{\'e}tico e implementado una red convolucional para la identificaci{\'o}n de hasta 5 tipos distintos de desechos existentes en las playas y la facilitaci{\'o}n de su recogida contribuyendo a la soluci{\'o}n del gran problema de contaminaci{\'o}n actual. En t{\'e}rminos generales las contribuciones de este trabajo son: La generaci{\'o}n de una documentaci{\'o}n detallada paso a paso sobre c{\'o}mo construir modelos de redes convoluciones para clasificaci{\'o}n multiclase de im{\'a}genes con explicaciones amplias sobre los conceptos te{\'o}ricos y su relaci{\'o}n con su codificaci{\'o}n en Python mediante TensorFlow; La generaci{\'o}n de un dataset sint{\'e}tico sobre desperdicios en playas para contextualizar el problema de la clasificaci{\'o}n usando redes neuronales profundas en una problem{\'a}tica y caso de uso real; La creaci{\'o}n de un sistema inteligente para clasificar diferentes tipos de desperdicios usualmente encontrados en playas que puede servir de base para la creaci{\'o}n de un sistema de implantaci{\'o}n real en entornos como playas de dif{\'i}cil acceso; Un estudio pormenorizado de los resultados de ejecuci{\'o}n y c{\'o}mo cada uno de los elementos del dise{\~n}o y la arquitectura definidos para el sistema inteligente impactan los resultados de la clasificaci{\'o}n. Abstract: In this Project the bases for convolutional neural networks training in Python with Tensorflow library and its optimization are exposed through detailed explanations step by step that expect to be a guide for future students interested in this topic. It has also been generated a synthetic dataset and implemented a network for the identification of up to 5 different types of waste in beaches and facilitate its gathering contributing to the solution to the current huge contamination problem. In general terms this project contributions are the following: Generating a detailed step by step documentation about building convolutional networks models for multiclass classification of images with deep explanations about theoretical concepts and the relation with its Python codification through TensorFlow; Generating a synthetic dataset about waste in beaches to contextualize the problem of classification using deep neural networks to solve a real case problem; Creating an intelligent system able to classify different types of waste usually located in beaches that can be used as a base to build and implement a real system for beaches of difficult access; A profound study of the execution results and how each of the defined elements in the design and architecture of the intelligent system impact the results of the classification.}, url = {https://oa.upm.es/56200/}, keywords = {Red de Neuronas Convolucionales} }