Kalathos+: Construcción de datasets para la clasificación automática de fragmentos de vasijas cerámicas de torno

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dc.contributor.authorSegura, Rafael J.en_US
dc.contributor.authorRueda, Antonio J.en_US
dc.contributor.authorOgáyar, Carlos J.en_US
dc.contributor.authorFuertes, José M.en_US
dc.contributor.authorGarcía-Fernández, Ángel L.en_US
dc.contributor.authorLucena, Manuel J.en_US
dc.contributor.authorLópez, Alfonsoen_US
dc.contributor.authorMoreno, Isabelen_US
dc.contributor.authorMolinos, Manuelen_US
dc.contributor.editorPosada, Jorgeen_US
dc.contributor.editorSerrano, Anaen_US
dc.date.accessioned2022-06-22T10:03:48Z
dc.date.available2022-06-22T10:03:48Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn los últimos años las técnicas de aprendizaje profundo se han convertido en una poderosa alternativa a técnicas clásicas de aprendizaje automático orientadas a tareas de clasificación. Esta tecnología se ha aplicado con gran éxito en diversos campos, si bien es necesaria la existencia de un conjunto de datos etiquetados muy grande para afrontar el entrenamiento de las mismas. En este trabajo se presenta un framework para la generación automática de fragmentos de vasijas de cerámica de torno, convenientemente etiquetados, de manera que permitan el entrenamiento de CNNs para la clasificación de dichos fragmentos, y su posterior utilización en tareas de reconstrucción.en_US
dc.description.sectionheadersModeling
dc.description.seriesinformationSpanish Computer Graphics Conference (CEIG)
dc.identifier.doi10.2312/ceig.20221145
dc.identifier.isbn978-3-03868-186-1
dc.identifier.pages45-48
dc.identifier.pages4 pages
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.2312/ceig.20221145
dc.identifier.urihttps://diglib.eg.org:443/handle/10.2312/ceig20221145
dc.publisherThe Eurographics Associationen_US
dc.rightsAttribution 4.0 International License
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectCCS Concepts: Applied computing --> Arts and humanities; Theory of computation --> Unsupervised learning and clustering; Computational geometry
dc.subjectApplied computing
dc.subjectArts and humanities
dc.subjectTheory of computation
dc.subjectUnsupervised learning and clustering
dc.subjectComputational geometry
dc.titleKalathos+: Construcción de datasets para la clasificación automática de fragmentos de vasijas cerámicas de tornoen_US
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