Deep Learning: descrizione e alcune applicazioni

Questa tesi si occupa della descrizione storica e tecnica dello stato dell’arte del problema del Deep Learning e del riconoscimento di immagini. Dopo una fase descrittiva delle metodologie attuali applicate agli algoritmi sono stati presi in esame i modelli Inception V3 e MobileNet. Dopo l’analisi dei modelli sono state fatte simulazioni di riaddestramento sul modello MobileNet tramite la libreria TensorFlow: si è generato prima un modello di rete neurale capace di distinguere cinque categorie di fiori, successivamente un modello capace di distinguere cani e gatti. Questo componente integrato in un applicazione Android, ha permesso l’analisi di un flusso di fotogrammi costante dalla fotocamera di uno smartphone, restituendo un output in tempo reale delle stime rilevate.