ARGOS-11: pesos de la evidencia primaria (Mejorar sobre oclusión sintética no basta: estudio controlado de la transferencia a la oclusión real en la detección de personas)
Pesos entrenados (V1 sin aumento de oclusión y V3 con aumento) de los bloques con épocas fijas (H9b a H18) del estudio «Mejorar sobre oclusión sintética no basta: estudio controlado de la transferencia a la oclusión real en la detección de personas» (Universidad Peruana Unión, 2026). Son 67 corridas...
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| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | Conjunto de datos |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
2026
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
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| author | Jhan Logan Ramos Quispe Celia Patricia Apaza Hilasaca Brayan Raul Condori Quispe |
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| description | Pesos entrenados (V1 sin aumento de oclusión y V3 con aumento) de los bloques con épocas fijas (H9b a H18) del estudio «Mejorar sobre oclusión sintética no basta: estudio controlado de la transferencia a la oclusión real en la detección de personas» (Universidad Peruana Unión, 2026). Son 67 corridas (YOLOv11s, YOLOv11m, Faster R-CNN y RetinaNet), los mismos pesos de la última época que se evaluaron en el artículo. Contenido: un zip por bloque con <corrida>/<variante>_s<semilla>/weights/last.pt (Ultralytics 8.4.143) o last.pth (torchvision 0.23, ResNet-50 FPN v2); pesos_sha256.csv con el SHA-256 de cada fichero; README.md con el uso y la tabla de bloques. No incluye imágenes de los conjuntos de datos. Código, protocolos, registros y resultados: https://github.com/jhanrq8888/argos-occlusion-transfer |
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| topic | Advanced Neural Network Applications Video Surveillance and Tracking Methods Domain Adaptation and Few-Shot Learning |
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