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Learner Reviews & Feedback for Detección de objetos by Universitat Autònoma de Barcelona

4.4
stars
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About the Course

¿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...

Top reviews

AM

Mar 3, 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 1, 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.

Filter by:

51 - 75 of 120 Reviews for Detección de objetos

By Gines H C

Nov 20, 2017

Me ha encantado el curso, muchísimas gracias!!!

By Juan S W

Dec 9, 2015

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

By Miguel Á R d l L

Jan 18, 2016

Super interesante y didáctico. Me encanta!

By Redouan

Apr 28, 2017

Bastante interesante pero algo largo

By Jesús A C R

Mar 4, 2016

Me fue bastante útil en mi trabajo

By Yuniesky V

Mar 17, 2018

Muy buen curso, bien explicado.

By johan s c g

Jan 3, 2023

muy completo y exigente

By roberto

Feb 4, 2016

MUY UTIL FELICIDADES

By valentin m

Oct 10, 2017

Excelente curso!!!

By Enrique R

Oct 25, 2017

Excelente curso.

By Ivan F R T

Mar 30, 2016

Excelente Curso.

By Diego A S R

Jun 12, 2021

excelente curso

By Leyter P

Feb 28, 2018

excelente curso

By Angel Z

Aug 26, 2016

Muy interesante

By Jose L C M

Feb 12, 2021

Me gusto mucho

By humberto m

Mar 2, 2016

excelente!!

By Julio V

Jun 8, 2017

Excelente.

By Oscar B

Mar 22, 2016

Excelente.

By Yauri, J

Jan 13, 2016

Excelente!

By Pablo D R

Sep 11, 2016

Excelente

By Gaston Z

Feb 7, 2016

Excente

By Edwin A M

Jan 20, 2018

Go...

By Víctor S M C

May 26, 2022

Las clases son buenas, los maestros han demostrado estar a la altura del curso, son bastantes gráficas, lo cual ayuda bastante al entendimiento de los conceptos, pero se debe mejorar en los problemas de aplicación 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 interpolación de orientación y la interpolación espacial en la clase de histogramas, claro, en la clase el mastro desarrolla la parte teórica, pero no desarrolla un problema práctico, teniendo que recurrir muchas veces a fuentes de terceros, otra observación que puedo hacer es en la terminología, en el examen aparecen términos que no se ha visto en clase, por ejemplo, cuando pide calcular "el valor de la característica Haar en la escala 3 horizontal y 2 vertical", esos términos nunca se vió en clase, ni siquiera se vió un ejemplo de ellos, solo se vió ejemplos a todas las escalas y posiciones posibles, dejando al alumno a la deriva, sin saber como interpretar eso. Se debe mejorar eso, después de eso, el curso es muy bueno. Gracias por el curso.

By Gerald A S M

Jun 3, 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.

By Alisa Z

Mar 17, 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)