Comparación de los Algoritmos en Aprendizaje-Máquina Yolo v3, Faster RCNN y SSD para Detección de Objetos

Abstract

Desde hace décadas el estudio de la inteligencia artificial ha estado en constante desarrollo, se han logrado grandes avances en distintos campos de estudio. Este auge ha dado lugar a una gran cantidad de algoritmos que hacen uso del aprendizaje automático. Este proyecto busca comparar el rendimiento de diferentes algoritmos de visión artificial con el objetivo de determinar cuál modelo es el más optimizado para nuestros propósitos. Para lograrlo se eligieron 3 de los principales modelos de detección de objetos que se utilizan en el aprendizaje automático. Los modelos son entrenados con los mismos datos para lograr detectar diversos objetos, posteriormente se realizan distintas pruebas en donde se evalúa la detección de distintos objetivos. Con los datos recopilados se realiza una comparación en base a la precisión con la que detectaron los objetivos y el tiempo de respuesta.