Exploración e implementación de estructuras avanzadas de aprendizaje automático para la segmentación y clasificación de imágenenes aéreas

Abstract

Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo llevar a cabo el montaje de un sistema de segmentación semántica de imágenes aéreas. Para ello, se llevará cabo un análisis de los distintos modelos y arquitecturas para la segmentación semántica de imágenes y se usarán dos datasets para hacer los entrenamientos oportunos utilizando dos de las arquitecturas disponibles. Se compararán los resultados obtenidos y se decidirá que arquitectura elegir. Se realizará un transfer learning, y se analizarán los resultados obtenidos, con el objetivo de determinar la efectividad del sistema de segmentación semántica. Finalmente, se utilizarán imágenes no etiquetadas, para valorar como segmenta el modelo en imágenes de las que no se tiene un etiquetado previo.

This final degree project aims to carry out the assembly of a semantic segmentation system for aerial images. For this, an analysis of the different models and architectures for the semantic segmentation of images will be carried out and two datasets will be used to perform the appropriate training using two of the available architectures. The results obtained will be compared and it will be decided which architecture to choose. A transfer learning will be carried out, and the results obtained will be analyzed, in order to determine the effectiveness of the semantic segmentation system. Finally, unlabeled images will be used to assess how the model segments images that have not been previously labelled.