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Detección de objetos(으)로 돌아가기

바르셀로나 자치대학교의 Detección de objetos 학습자 리뷰 및 피드백

4.5
별점
334개의 평가
119개의 리뷰

강좌 소개

¿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...

최상위 리뷰

AM

2016년 3월 3일

Es un excelente curso de introducción a la detección de objetos. Es claro y posee ejemplos didácticos para entender las diferentes metodologías y algoritmos de este complejo y apasionante tema.

YM

2018년 5월 1일

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.

필터링 기준:

Detección de objetos의 116개 리뷰 중 51~75

교육 기관: Juan S W

2015년 12월 9일

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

교육 기관: Miguel Á R d l L

2016년 1월 18일

Super interesante y didáctico. Me encanta!

교육 기관: du

2017년 4월 28일

Bastante interesante pero algo largo

교육 기관: Jesús A C R

2016년 3월 4일

Me fue bastante útil en mi trabajo

교육 기관: Yuniesky O V M

2018년 3월 17일

Muy buen curso, bien explicado.

교육 기관: roberto

2016년 2월 4일

MUY UTIL FELICIDADES

교육 기관: valentin m

2017년 10월 10일

Excelente curso!!!

교육 기관: Enrique R

2017년 10월 25일

Excelente curso.

교육 기관: Ivan F R T

2016년 3월 31일

Excelente Curso.

교육 기관: Diego A S R

2021년 6월 12일

excelente curso

교육 기관: Leyter P

2018년 2월 28일

excelente curso

교육 기관: Angel Z

2016년 8월 26일

Muy interesante

교육 기관: Jose L C M

2021년 2월 12일

Me gusto mucho

교육 기관: humberto m

2016년 3월 2일

excelente!!

교육 기관: Julio V

2017년 6월 8일

Excelente.

교육 기관: Oscar B

2016년 3월 22일

Excelente.

교육 기관: Yauri, J

2016년 1월 13일

Excelente!

교육 기관: Pablo D R

2016년 9월 11일

Excelente

교육 기관: Gaston Z

2016년 2월 7일

Excente

교육 기관: Edwin A M

2018년 1월 20일

Go...

교육 기관: Gerald A S M

2018년 6월 3일

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.

교육 기관: Alisa Z

2017년 3월 17일

El curso me parecio muy bueno, tiene lso cuestionarios interesantes y aparte tareas de programación opcionales. Me gustaría ver más material sobre las redes nueronales convolucionales ya que ésta parece ser la técnica principal contemporanea para la visión por computador. Quizá agregarle toda una semana dedicada a las CNNs y ver arquitectura de algunas de las implemenatciones conocidas (LeNet, AlexNet, GoogleNet)

교육 기관: Carlos R P

2017년 4월 4일

Curso muy completo y muy interesante ya que es muy especializado con contenidos de muy alta calidad y muy actualizados, pocos cursos he visto en Coursera equiparables a este en calidad. Para mi gusto la única pega es que faltan ejemplos concretos para ejecutar ya que queda en mucha información teórica que en ocasiones no acaba de aterrizarse a lo práctico.

교육 기관: Othon I C

2016년 1월 26일

Buen curso de introducción a la visión por computadora, el material y los videos son fáciles de seguir y bastante claros, el código de ejemplo proporcionado (detector de peatones) es de gran ayuda como referencia. Los exámenes realmente validan que se haya comprendido los temas ya que incluyen ejericios en lo que es necesari

교육 기관: Nicolas D

2016년 1월 23일

Un buen curso introductorio.

En mi caso tengo background en aprendizaje automático, por lo que me sirvió para introducirme en las técnicas para vision por computador.

Creo que habría que agregar material complementario para quienes tenemos conocimientos de matemática y queremos saber más sobre los aspectos teóricos.