Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo el estudio del rendimiento
del modelo de detección de objetos en imágenes y videos, YOLOv5, al utilizar
imágenes con transformaciones. Para ello se empleará la métrica mAP (mean
Average Precision).
Estas transformaciones serán modificaciones como: un cambio en el
color, brillo, contraste o saturación de la imagen, incluyendo rotaciones de la
imagen. Además de las anteriores, se pueden combinar entre ellas para generar
nuevas transformaciones.
Se realizará un estudio para obtener las transformaciones que han
producido una mayor mejora en el mAP respecto del mAP obtenido del conjunto
de imágenes sin transformar.
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