Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 18 horas para completar
Español (Spanish)

Habilidades que obtendrás

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing
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ofrecido por

Placeholder

Universitat Autònoma de Barcelona

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up97%(4,757 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS

3 horas para completar
7 videos (Total 93 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
L1.1. Introducción a la detección de objetos11m
L1.2. Formación de la imagen11m
L1.3. Características de píxel13m
L1.4. Componentes conexas14m
L1.5. Template matching22m
L1.6. Características locales17m
5 lecturas
Temario10m
Formato del curso y evaluación10m
Preguntas frecuentes10m
Enlaces relacionados10m
Materiales complementarios10m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario 130m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

CLASIFICACIÓN DE OBJETOS

3 horas para completar
9 videos (Total 117 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
9 videos
L2.2.a. Local Binary Patterns13m
L2.2.b. Local Binary Patterns - Variantes (LBP Uniforme)9m
L2.2.c. Histograma LBP por bloques10m
L2.3.a. Regresión logística - Clasificación (I)9m
L2.3.b. Regresión logística - Clasificación (II)13m
L2.4.a. Regresión Logística – Aprendizaje (I)17m
L2.4.b. Regresión Logística – Aprendizaje (II)14m
L2.4.c. Regresión Logística – Aprendizaje (III)23m
1 lectura
Materiales adicionales10m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario 230m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

DETECCIÓN DE OBJETOS

2 horas para completar
9 videos (Total 85 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
9 videos
L3.2.a. Generación de Candidatos – Ventana Deslizante9m
L3.2.b. Generación de Candidatos – Pirámide7m
L3.3. Generación de Candidatos – Refinación10m
L3.4. Anotación, Bootstrapping, Aprendizaje Activo16m
L3.5.a. Evaluación de la clasificación por ventana (I)9m
L3.5.b. Evaluación de la clasificación por ventana (II)10m
L3.6 Evaluación del rendimiento - Evaluación del detector8m
L3.7 Conjuntos de Entrenamiento, Evaluación y Validación9m
3 lecturas
Código ejemplo de detector10m
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10m
Materiales adicionales10m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario 330m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

DETECTOR BASADO EN HOG/SVM

3 horas para completar
6 videos (Total 70 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
6 videos
L4.2. HOG - Cálculo del gradiente8m
L4.3. HOG – Cálculo de los histogramas13m
L4.4. HOG – Cálculo del descriptor11m
L4.5. Support Vector Machines (SVM) – Conceptos básicos13m
L4.6. Support Vector Machines (SVM) – Desarrollo matemático12m
4 lecturas
Código ejemplo de detector10m
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10m
Materiales adicionales10m
Referencias adicionales10m
3 ejercicios de práctica
Prueba tus conocimientos30m
Prueba tus conocimientos30m
Cuestionario 430m

Reseñas

Principales reseñas sobre DETECCIÓN DE OBJETOS

Ver todas las reseñas

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.