Desenvolvendo um benchmark para deep learning sobre a plataforma Jetson TX2
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Von Wangenheim, Aldo |
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dc.contributor.author |
Bordignon, Lucas Pedro |
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dc.date.accessioned |
2019-12-08T12:41:05Z |
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dc.date.available |
2019-12-08T12:41:05Z |
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dc.date.issued |
2019-11-18 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/202479 |
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dc.description |
TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Com os recentes avanços nas áreas de navegação visual e inteligência artificial (deep learning), diversas áreas sofrem mudanças quanto ao modo de atacar e solucionar os problemas nelas existentes, como é o caso da área de navegação visual e veículos autônomos. Porém, não só técnicas teóricas tem avançado como também sistemas embarcados com foco em acelerar a prototipação de novas soluções vem acompanhando as novas mudanças. O presente trabalho tem como foco desenvolver um benchmark sobre sistemas embarcados especializados em algoritmos de inteligência artificial, realizando um estudo comparativo de modelos alinhados ao estado da arte, sobre a plataforma Jetson TX2, auxiliando a tomada de decisão quanto as ferramentas mais apropriadas para implementação de aplicações reais sobre a área de deep learning, como é o caso de carros autônomos. |
pt_BR |
dc.format.extent |
201 f. |
pt_BR |
dc.language.iso |
pt_BR |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access |
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dc.subject |
Inteligência artificial |
pt_BR |
dc.subject |
Visão computacional |
pt_BR |
dc.subject |
Deep learning |
pt_BR |
dc.subject |
CNN |
pt_BR |
dc.subject |
Carros autônomos |
pt_BR |
dc.title |
Desenvolvendo um benchmark para deep learning sobre a plataforma Jetson TX2 |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co |
Almeida Fernandes, Lucas de |
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