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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31487
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorFrazão, Anderson José da Silva-
dc.date.accessioned2024-08-19T17:37:41Z-
dc.date.available2023-01-25-
dc.date.available2024-08-19T17:37:41Z-
dc.date.issued2022-11-23-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31487-
dc.description.abstractOne of the main needs when working with neural networks is a good quality of training data. With that in mind, we carried out a project to create a database for training neural networks to predict 6-DoF pose. The database contains RGB and depth images, related to properly labeled odometry data. The database was then used to train SpaceYNet, inspired by the GoogLeNet and PoseNet network, which aims to regress robot position data in the environment. Comparing the network with its inspirations shows not only an improvement in functionality, but also a promising idea to be invested in.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Michelle Barbosa (mi.2020@outlook.com.br) on 2024-08-19T17:37:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Anderson Jos´e da Silva Fraz˜ao_TCC.pdf: 2622201 bytes, checksum: e9332e166254f651db9e3cd257a75263 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-08-19T17:37:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Anderson Jos´e da Silva Fraz˜ao_TCC.pdf: 2622201 bytes, checksum: e9332e166254f651db9e3cd257a75263 (MD5) Previous issue date: 2022-11-23en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectDatasetpt_BR
dc.subjectDepth - scenept_BR
dc.subjectRegressionpt_BR
dc.subjectRobotpt_BR
dc.titleProjeto de uma rede neural SpaceYNet voltada a obter estimação de pose e profundidade em robôs móveispt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Nascimento, Tiago Pereira do-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7706059218368262pt_BR
dc.description.resumoUma das necessidades principais ao trabalhar com redes neurais ´e uma boa qua lidade de dados de treinamento. Pensando nisso, executamos um projeto de cria¸c˜ao de base de dados para treinamento de redes neurais a procura de gerar localiza¸c˜ao no meio. A base cont´em imagens RGB e de profundidade, relacionadas com dados de odometria devidamente rotulados. A base ent˜ao foi usada para o treinamento da rede neural SpaceY Net, inspirada na GoogLeNet e PoseNet, que tem como objetivo gerara dados de posi¸c˜ao do robˆo no meio atrav´es de um framework unificado. A compara¸c˜ao da rede com suas inspira¸c˜oes mostra n˜ao s´o uma adi¸c˜ao de funcionalidade, mas tamb´em uma melhoria nos resultados, tornando ela uma promissora ideia a ser investidapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentComputação Científicapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROSpt_BR
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