Segmentación semántica de dibujos de retrato de animé utilizando una CNN con la arquitectura U-Net y Mobile-Net como codificador

Falcón, LuisJuárez López, Gerardo César2025-06-052024-05-25Juárez López, G.C. (2024). Segmentación semántica de dibujos de retrato de animé utilizando una CNN con la arquitectura U-Net y Mobile-Net como codificador. [Tesis maestría] Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Recuperado de: https://hdl.handle.net/11285/703716https://hdl.handle.net/11285/703716La segmentación de imágenes es un proceso de visión computacional utilizado en múltiples áreas del conocimiento; desde análisis médico de imágenes, hasta usos en moda y comercio. Además, con las nuevas tecnologías de inteligencia artificial (IA), en especial en las redes generativas, se han podido utilizar diversas bases de datos de imágenes segmentadas en nuevas inimaginables aplicaciones con el objetivo de facilitar la creación de contenido visual y artístico. Este último depende mucho de amplias bases de datos para lograr un mejor entrenamiento a redes generativas, lo cual limita la oportunidad de nuevos desarrollos de IA. Es por ello que el presente trabajo tiene como propósito crear una herramienta que pueda generar bases de datos de imágenes segmentadas a partir de imágenes de retratos de animé, con el propósito de abrir nuevas oportunidades la creación de contenido del mismo tipo a través de redes generativas.TextospaopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA::MATEMÁTICAS::CIENCIA DE LOS ORDENADORES::INTELIGENCIA ARTIFICIALTechnologySegmentación semántica de dibujos de retrato de animé utilizando una CNN con la arquitectura U-Net y Mobile-Net como codificadorTesis de Maestría / master ThesisSegmentacion semanticaAnimeUNetMobileNetCNN