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Detección de objetos, Universitat Autònoma de Barcelona

4.6
Оценки: 235
Рецензии: 76

Об этом курсе

¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría conocer qué métodos puedes utilizar para detectar y reconocer objetos en una imagen? En este curso te introducirás en los principios básicos de cualquier sistema automático de detección y reconocimiento de objetos en imágenes. A lo largo del curso analizaremos diferentes métodos de representación y clasificación que te permitirán abordar casos de aplicación de complejidad creciente. El contenido del curso se estructura a partir de un esquema básico de detección y reconocimiento de objetos que sirve de guía para ir introduciendo tanto los diferentes métodos de extracción de características y representación 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 básicos de formación de la imagen, la convolución y su aplicación a la detección de contornos, características de regiones, descriptores de imagen (Local Binary Pattern, Histogram of Oriented Gradients, características de Haar) y varios métodos de clasificación (clasificador lineal, Support Vector Machine, Adaboost, Random Forest, Convolutional Neural Network). Finalizar el curso te permitirá: • Diseñar, a partir de un esquema básico común, soluciones adaptadas para diferentes problemas de detección y reconocimiento de objetos en una imagen, • Conocer las principales técnicas para la descripción y clasificación de una imagen, • Conocer las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de detección y reconocimiento de objetos, para que seas capaz de desarrollar tus propios sistemas de detección y reconocimiento de objetos en múltiples aplicaciones. El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de algún grado relacionado con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar técnicas de visión por computador para extraer información de las imágenes. INICIO: 1 de Diciembre de 2015...
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Рецензии: 74

автор: Juan Carlos Blanco Barros

Nov 11, 2018

Me ha encantado el curso! Los contenidos están explicados con mucha claridad y de una forma amena. Sería interesante una segunda parte con los contenidos que no ha habido tiempo a desarrollar en este curso. La parte práctica relacionada con la programación del detector queda un poco escasa desde mi punto de vista, me hubiera encantado profundizar en este aspecto. Quizás un pequeño defecto relacionado con el material, algunas veces tiene pequeños errores (el famoso valor absoluto por ejemplo) o quedan sin el contenido desarrollado por el profesor con el lápiz durante la explicación del vídeo, lo que impide repasar los contenidos con ellos y hay que revisionar el vídeo. Algunas preguntas de los cuestionarios (pocas) me parecieron no del todo claras, teniendo en cuenta que el alumno esta solo y no puede solicitar una aclaración. Supongo que es problema de la plataforma pero la excesiva rigidez a la hora de introducir las respuestas por texto también me parece que se debería mejorar (una respuesta en la que había que introducir el carácter '%' me volvió loco y me indujo a error). A pesar de eso pequeñeces insito, el curso ha sido excelente, he aprendido mucho. Muchas gracias!

автор: LISSETTE ACURIO

Sep 04, 2018

Excelete contenido! Excelentes docentes profesionales! Excelente aporte a la investigación!

автор: Sergio Villazana

Aug 30, 2018

Excellent course about object detection. I recommend it!

автор: Victor Mijail Guerrero Khairetdinova

Jun 26, 2018

Muy bueno el curso, brinda ideas y conceptos para una posterior realización de sistemas de reconocimiento por imágenes.

автор: Juan Álvaro Fernández Muñoz

Jun 11, 2018

El curso está muy bien planteado, sin embargo para mi gusto se desinfla un poco al final con esos vídeos de media hora. Son interesantes, pero quizás estaría mejor cerrar, como alternativa, un poco más firmemente el bloque SVM + LBP con discusiones prácticas sobre el software disponible en el curso. Así, la herramienta propuesta en Python podría quizás tener una parte evaluable, con detalles concretos y discusión profunda, aunque sea para "nota". Se agradecen mucho las referencias, aunque hay algún enlace que no funciona por algún motivo (en la parte de Haar). Algunos bloques de transparencias de por sí no valen casi nada sin la transcripción del vídeo. Las cuestiones evaluables muchas son "de calculadora", lo que no me parece del todo mal, pero en mi opinión desvía el foco de atención hacia donde no debe. Con todo, un curso excelente y altamente recomendable para principiantes y no tanto en temas de Visión artificial. Lo he disfrutado y he aprendido muchas cosas nuevas!

автор: Gerald Alexander Soto Manfredy

Jun 03, 2018

Es excelente como introducción a la visión por computadora, destaca en los descriptores de características (Histogramas/Filtros/Entre otros) y métodos para la generación y selección 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 vídeos y analizándolos numéricamente se llega a los resultados.

автор: Yj Magaña

May 02, 2018

Una muy buena introducción al tema de la detección de objetos y reconocimiento de patrones, con buenas referencias para iniciar una investigación propia a los tópicos avanzados.

автор: carlos Valls Hernandez

Apr 02, 2018

Hola

hacer el curso fuera de fechas, supone una dificultada añadida. en algunos casos la resolucion de los test se complica por tonterias, no porque se esten haciendo mal los calculos. el uso del punto en vez de la coma para decimales, el caracter de % en algun caso, en fin, podria resolverse añadiendo una nota en la propia pregunta como se hace en los primeros capitulos.

Por lo demas es MUY interesante. Uno tiene cierta intuicion de por donde van los tiros, pero esta bien poder confirmarla. Muchas gracias.

автор: Andrés Felipe Ramírez Moreno

Mar 19, 2018

Falta un poco más de ejercicios de aplicación, y más ejemplos en los videos. En ocaciones los cuestionarios estan en un nivel más elevado que la explicación

автор: Yuniesky Orlando Vasconcelo Mir

Mar 17, 2018

Muy buen curso, bien explicado.