糖心vlog官网观看

Chevron Left
Back to Detecci贸n de objetos

Learner Reviews & Feedback for Detecci贸n de objetos by Universitat Aut貌noma de Barcelona

4.4
stars
352 ratings

About the Course

驴Te interesa la visi贸n por computador? 驴Te gustar铆a conocer qu茅 m茅todos puedes utilizar para detectar y reconocer objetos en una imagen? En este curso te introducir谩s en los principios b谩sicos de cualquier sistema autom谩tico de detecci贸n y reconocimiento de objetos en im谩genes. A lo largo del curso analizaremos diferentes m茅todos de representaci贸n y clasificaci贸n que te permitir谩n abordar casos de aplicaci贸n de complejidad creciente. El contenido del curso se estructura a partir de un esquema b谩sico de detecci贸n y reconocimiento de objetos que sirve de gu铆a para ir introduciendo tanto los diferentes m茅todos de extracci贸n de caracter铆sticas y representaci贸n de la imagen como diferentes alternativas para clasificar una imagen y para localizar todas las instancias de un objeto en la imagen. El temario incluye conceptos b谩sicos de formaci贸n de la imagen, la convoluci贸n y su aplicaci贸n a la detecci贸n de contornos, caracter铆sticas de regiones, descriptores de imagen (Local Binary Pattern, Histogram of Oriented Gradients, caracter铆sticas de Haar) y varios m茅todos de clasificaci贸n (clasificador lineal, Support Vector Machine, Adaboost, Random Forest, Convolutional Neural Network). Finalizar el curso te permitir谩: 鈥� Dise帽ar, a partir de un esquema b谩sico com煤n, soluciones adaptadas para diferentes problemas de detecci贸n y reconocimiento de objetos en una imagen, 鈥� Conocer las principales t茅cnicas para la descripci贸n y clasificaci贸n de una imagen, 鈥� Conocer las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de detecci贸n y reconocimiento de objetos, para que seas capaz de desarrollar tus propios sistemas de detecci贸n y reconocimiento de objetos en m煤ltiples aplicaciones. El curso est谩 orientado tanto a estudiantes universitarios de alg煤n grado relacionado con la inform谩tica, la ingenier铆a o las matem谩ticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programaci贸n, interesados en aprender c贸mo utilizar t茅cnicas de visi贸n por computador para extraer informaci贸n de las im谩genes. INICIO: 1 de Diciembre de 2015...

Top reviews

AM

Mar 4, 2016

Es un excelente curso de introducci贸n a la detecci贸n de objetos. Es claro y posee ejemplos did谩cticos para entender las diferentes metodolog铆as y algoritmos de este complejo y apasionante tema.

YM

May 2, 2018

Una muy buena introducci贸n al tema de la detecci贸n de objetos y reconocimiento de patrones, con buenas referencias para iniciar una investigaci贸n propia a los t贸picos avanzados.

Filter by:

51 - 75 of 122 Reviews for Detecci贸n de objetos

By Gen铆s c

鈥�

Nov 21, 2017

Me ha encantado el curso, much铆simas gracias!!!

By Juan S W

鈥�

Dec 10, 2015

It's one of the best courses I've ever take!

By Miguel 脕 R d l L

鈥�

Jan 18, 2016

Super interesante y did谩ctico. Me encanta!

By Redouan

鈥�

Apr 28, 2017

Bastante interesante pero algo largo

By Jes煤s A C R

鈥�

Mar 5, 2016

Me fue bastante 煤til en mi trabajo

By Yuniesky V

鈥�

Mar 18, 2018

Muy buen curso, bien explicado.

By johan s c g

鈥�

Jan 3, 2023

muy completo y exigente

By roberto

鈥�

Feb 5, 2016

MUY UTIL FELICIDADES

By ANGEL V M M

鈥�

Oct 11, 2017

Excelente curso!!!

By Enrique R

鈥�

Oct 25, 2017

Excelente curso.

By Ivan F R T

鈥�

Mar 31, 2016

Excelente Curso.

By Diego A S R

鈥�

Jun 13, 2021

excelente curso

By Leyter P

鈥�

Feb 28, 2018

excelente curso

By Angel Z

鈥�

Aug 27, 2016

Muy interesante

By Jose L C M

鈥�

Feb 13, 2021

Me gusto mucho

By humberto m

鈥�

Mar 3, 2016

excelente!!

By Julio V

鈥�

Jun 8, 2017

Excelente.

By Oscar B

鈥�

Mar 23, 2016

Excelente.

By Yauri, J

鈥�

Jan 14, 2016

Excelente!

By Pablo R

鈥�

Sep 12, 2016

Excelente

By Gaston Z

鈥�

Feb 8, 2016

Excente

By Edwin A M

鈥�

Jan 21, 2018

Go...

By V铆ctor S M C

鈥�

May 26, 2022

Las clases son buenas, los maestros han demostrado estar a la altura del curso, son bastantes gr谩ficas, lo cual ayuda bastante al entendimiento de los conceptos, pero se debe mejorar en los problemas de aplicaci贸n de ejemplo, por ejemplo, en la semana 4 y 5, en los problemas de ejemplo otorgados por el maestro no se desarrolla el problema, solo aparace el resultado y ya, como alumno eh quedado muchas sin entender como funciona la interpolaci贸n de orientaci贸n y la interpolaci贸n espacial en la clase de histogramas, claro, en la clase el mastro desarrolla la parte te贸rica, pero no desarrolla un problema pr谩ctico, teniendo que recurrir muchas veces a fuentes de terceros, otra observaci贸n que puedo hacer es en la terminolog铆a, en el examen aparecen t茅rminos que no se ha visto en clase, por ejemplo, cuando pide calcular "el valor de la caracter铆stica Haar en la escala 3 horizontal y 2 vertical", esos t茅rminos nunca se vi贸 en clase, ni siquiera se vi贸 un ejemplo de ellos, solo se vi贸 ejemplos a todas las escalas y posiciones posibles, dejando al alumno a la deriva, sin saber como interpretar eso. Se debe mejorar eso, despu茅s de eso, el curso es muy bueno. Gracias por el curso.

By Gerald A S M

鈥�

Jun 3, 2018

Es excelente como introducci贸n a la visi贸n por computadora, destaca en los descriptores de caracter铆sticas (Histogramas/Filtros/Entre otros) y m茅todos para la generaci贸n y selecci贸n de candidatos, requiere un poco de tiempo y esfuerzo para resolver los problemas de los ejercicios propuestos en los cuestionarios pero con ayuda de los foro se logran entender los casos mas complicados, en otros observando los ejemplos de los v铆deos y analiz谩ndolos num茅ricamente se llega a los resultados.

By Alisa Z

鈥�

Mar 18, 2017

El curso me parecio muy bueno, tiene lso cuestionarios interesantes y aparte tareas de programaci贸n opcionales. Me gustar铆a ver m谩s material sobre las redes nueronales convolucionales ya que 茅sta parece ser la t茅cnica principal contemporanea para la visi贸n por computador. Quiz谩 agregarle toda una semana dedicada a las CNNs y ver arquitectura de algunas de las implemenatciones conocidas (LeNet, AlexNet, GoogleNet)