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dc.contributor.advisorArganda Carreras, Ignacio
dc.contributor.advisorBarrena Orueechebarria, Nagore
dc.contributor.authorBeorlegui Pascal, Urtzi
dc.contributor.otherF. INFORMATICA
dc.contributor.otherINFORMATIKA F.
dc.date.accessioned2022-10-19T18:31:16Z
dc.date.available2022-10-19T18:31:16Z
dc.date.issued2022-10-19
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/58122
dc.description.abstractIdioma: Ingles Dado el gran rendimiento de los métodos basados en aprendizaje profundo en visión por computador y, en concreto, en reducción de ruido en imágenes y vídeos, se propone crear una herramienta web que permita la utilización de dichos métodos por personas no expertas. Para ello, se aprovecharán tanto el API de una red del estado del arte implementada en PyTorch, como el proyecto de código abierto ZeroCostDL4Mic, enfocado en la democratización del aprendizaje profundo para su uso por microscopistas.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.titleUser friendly image denoising based on deep learninges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.date.updated2022-06-23T06:24:57Z
dc.language.rfc3066es
dc.rights.holderUniversidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
dc.contributor.degreeGrado en Ingeniería Informática
dc.contributor.degreeInformatika Ingeniaritzako Gradua
dc.identifier.gaurregister124486-938210-10
dc.identifier.gaurassign138070-938210


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