2026-05-28T08:33:03Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/460842026-03-18T00:45:28Zcom_10630_1685col_10630_38055
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
advisor
Molina-Cabello, Miguel Ángel
author
Ruz Jiménez, Diego
2026-03-17T13:16:44Z
2025-09
https://hdl.handle.net/10630/46084
En este trabajo se ha estudiado el impacto de aplicar Test-Time Augmentation
(TTA) mediante zoom en la evaluación de modelos de detección de objetos,
utilizando como base el conjunto de validación de COCO 2017. Se han generado
distintos grupos de predicciones: las predicciones originales del modelo, las
obtenidas a partir de las imágenes aumentadas, combinaciones de ambas, y versiones
filtradas mediante supresión de no máximos (NMS), incluyendo variantes
con prioridad para mantener las predicciones originales. Se compararon los resultados
cuantitativos y cualitativos utilizando métricas de precisión (Average Precision,
AP) y exhaustividad (Average Recall, AR), considerando además el tamaño
de los objetos detectados.
Los resultados muestran que el TTA mediante zoom incrementa la exhaustividad,
especialmente en objetos pequeños, mientras que la precisión de las predicciones
aumentadas no supera a la de las originales. El estudio del umbral de IoU
permitió comprender cómo ajustar este parámetro según el objetivo principal, ya
sea maximizar la precisión o la exhaustividad.
Este trabajo demuestra que la aplicación de TTA puede ser beneficiosa en escenarios
donde detectar todos los objetos es prioritario y el tiempo de ejecución
no es una limitación, y establece bases para futuras investigaciones que exploren
distintos modelos, transformaciones y técnicas de filtrado de detecciones repetidas.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería Informática - Trabajos fin de Grado
Análisis del rendimiento de redes neuronales de detección aplicando test-time augmentation con zoom.
bachelor thesis
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URL
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File
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20134192
application/pdf
Ruz Jiménez, Diego Memoria.pdf