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Detección de objetos(으)로 돌아가기

바르셀로나 자치대학교의 Detección de objetos 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
278개의 평가
90개의 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

Mar 04, 2016

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

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.

필터링 기준:

Detección de objetos의 87개 리뷰 중 51~75

교육 기관: Enrique R

Oct 25, 2017

Excelente curso.

교육 기관: Ivan F R T

Mar 31, 2016

Excelente Curso.

교육 기관: leyter

Feb 28, 2018

excelente curso

교육 기관: Angel Z

Aug 27, 2016

Muy interesante

교육 기관: Jose L C M

May 02, 2020

Me gusto mucho

교육 기관: humberto m

Mar 02, 2016

excelente!!

교육 기관: Julio V

Jun 08, 2017

Excelente.

교육 기관: Oscar B

Mar 22, 2016

Excelente.

교육 기관: Yauri, J

Jan 14, 2016

Excelente!

교육 기관: Pablo D R

Sep 12, 2016

Excelente

교육 기관: Gaston Z

Feb 07, 2016

Excente

교육 기관: Edwin-Alvarez

Jan 21, 2018

Go...

교육 기관: Juan P O

Jan 04, 2016

4 aunque en realidad es 3.5 solo porque no deja el 1/2.

Las bases teóricas muy bien explicadas (me ayudó mucho a comprender conceptos básicos que emplea OpenCV). Yo he desarrollado varios proyectos como identificación de letras o detección de placas de autos pero desconocía la teoría de varios de los filtros que empleaba la detección.

Lamentablemente algunos de los ejemplos que se colocaron dentro de los videos no tiene el proceso de solución, de modo que si fallaba al intentar resolverlos no tenía idea de porque o como guiarme.

Los ejemplos eran muy simples a comparación de los ejercicios colocados en las tareas, por lo que difícilmente se pueden resolver con solo lo visto en las presentaciones (El típico “cuando vimos esto”).

Para resolverlos necesitaría revisar otros materiales o ponerme a aprender de otros lugares de los métodos para resolver los problema, pero trabajo asi que no tengo mucho tiempo para hacer eso, de igual forma fue interesante tomar el curso.

교육 기관: Gerald A S M

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.

교육 기관: Alisa Z

Mar 18, 2017

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

Apr 05, 2017

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

Jan 26, 2016

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

Jan 23, 2016

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.

교육 기관: Enrique M

Sep 14, 2017

Me han gustado los contenidos, bien explicados y muy completos. Los exámenes te obligan a haber entendido la materia y están bien ajustados a los contenidos, lo cual es de agradecer. En general, muy recomendable.

교육 기관: Luis G S

Mar 13, 2018

Good course to get basic knowledge regarding image analysis. Nowadays is easy to find code online that recognizes people/faces in images, but it is hard to understand how it really wo

교육 기관: Luis F S R

Sep 22, 2017

Muy buen curso introductorio, en mi opinión introduciendo unos ejercicios prácticos y detallando la resolución mejoraría muchísimo la comprensión de los conceptos del curso.

교육 기관: Jesus V

Dec 27, 2015

Las clases son increíbles, seria genial que cada clase la hagan aplicativa utilizando un software en especifico en donde se vea la aplicación de los algoritmos que enseñeis.

교육 기관: Saul L

Jul 11, 2016

Curso bien estructurado, falta por ahí dejar material adicional para entender mejor algunos conceptos y también la bibliografía en la cual se basan para el curso.

교육 기관: Andrés F R M

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

교육 기관: Paula A R

Jan 19, 2017

Explica bastante bien los métodos para la detección de objetos, así como también proporciona un código ejemplo para evaluar el conocimiento. Lo recomiendo!