A neural networks benchmark for image classification

Abstract

A traves de este documento, el lector puede hacerse hacerse una idea de como ha sido la historia de los metodos usados para clasificacion de imagen, tanto con metodos clasicos como con redes neuronales artificiales; todo ello en el contexto de vision para robots. Primero revisaremos los metodos clasicos, pasando por sus restricciones y limitaciones, escogeremos uno y sacaremos diferentes medidas sobre como se comporta. Despues, exploraremos, brevemente, los tipos de redes neuronales que se utilizan para esta tarea, pasando por el estado del arte y su aportacion; tambien escogeremos una red y mediremos su eficacia. Con todo ello, explicaremos el metodo empleado para medir y los resultados experimentales obtenidos. Por ultimo discutiremos estos resultados y expondremos nuestras conclusiones, asi como posibles lineas futuras de investigacion. Through this document, the reader can get an idea of the history of modern and classic methods for the task of image classification, we present a simple image classification task, in the context of robotic vision, and how different neural networks reach to stable solutions. First, we'll review different classic methods, evaluating their constraints and limitations, only to pick one up and benchmark it. Then, briefly, we will explore more modern methods, choose one, and benchmark it. Then, both benchmarks will be compared, and experimental results will be analyzed and explained. We'll conclude with a discussion of the results, pointing out future lines of research.