Alcalá-Temores, Jaime E.Medina-Anguiano, Alex2024-02-072024-02-072024-01Medina-Anguiano, A. (2024). Segmentación de prendas de vestir por medio de la utilización de algoritmos de Computer Vision y Deep Learning. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.https://hdl.handle.net/11117/10780Este trabajo de investigación tiene un enfoque específico sobre los temas de Computer Vision y Deep Learning, específicamente el presente trabajo intenta realizar la segmentación de imágenes de prendas de vestir. El objetivo es la exploración, comparación y selección del mejor modelo de clasificación de imágenes utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés). Los modelos de CNN que se analizan son tres: el primero con una configuración de capas ocultas personalizadas, el segundo con configuración de un modelo ResNet pre entrenado y el tercero haciendo uso de FastAI, la cual es una librería de programación de alto nivel. Después de llevar a cabo un preprocesamiento de las imágenes para acondicionarlas a los modelos se lleva a cabo el entrenamiento, calibración y proceso de pruebas de estos sobre el conjunto de imágenes seleccionado. Haciendo uso de la precisión como métrica de evaluación, se lleva a cabo la selección del mejor modelo el cual resulta ser el que hace uso de FastAI con un desempeño del 93.5% de predicciones correctas.spaDeep LearningComputer VisionRedes Neurales ConvolucionalesClasificación de Imágenesinfo:eu-repo/semantics/masterThesis