À propos de ce cours

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Approx. 31 heures pour terminer

Recommandé : 6 weeks, 5 - 6 hours per week...

Espagnol

Sous-titres : Espagnol

Compétences que vous acquerrez

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing

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Université autonome de Barcelone

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(4,411 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 93 min), 5 lectures, 1 quiz
7 vidéos
L1.1. Introducción a la detección de objetos11 min
L1.2. Formación de la imagen11 min
L1.3. Características de píxel13 min
L1.4. Componentes conexas14 min
L1.5. Template matching22 min
L1.6. Características locales17 min
5 lectures
Temario10 min
Formato del curso y evaluación10 min
Preguntas frecuentes10 min
Enlaces relacionados10 min
Materiales complementarios10 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario 120 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

CLASIFICACIÓN DE OBJETOS

2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 117 min), 1 lecture, 1 quiz
9 vidéos
L2.2.a. Local Binary Patterns13 min
L2.2.b. Local Binary Patterns - Variantes (LBP Uniforme)9 min
L2.2.c. Histograma LBP por bloques10 min
L2.3.a. Regresión logística - Clasificación (I)9 min
L2.3.b. Regresión logística - Clasificación (II)13 min
L2.4.a. Regresión Logística – Aprendizaje (I)17 min
L2.4.b. Regresión Logística – Aprendizaje (II)14 min
L2.4.c. Regresión Logística – Aprendizaje (III)23 min
1 lecture
Materiales adicionales10 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario 220 min
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

DETECCIÓN DE OBJETOS

2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 85 min), 3 lectures, 1 quiz
9 vidéos
L3.2.a. Generación de Candidatos – Ventana Deslizante9 min
L3.2.b. Generación de Candidatos – Pirámide7 min
L3.3. Generación de Candidatos – Refinación10 min
L3.4. Anotación, Bootstrapping, Aprendizaje Activo16 min
L3.5.a. Evaluación de la clasificación por ventana (I)9 min
L3.5.b. Evaluación de la clasificación por ventana (II)10 min
L3.6 Evaluación del rendimiento - Evaluación del detector8 min
L3.7 Conjuntos de Entrenamiento, Evaluación y Validación9 min
3 lectures
Código ejemplo de detector10 min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10 min
Materiales adicionales10 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario 320 min
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

DETECTOR BASADO EN HOG/SVM

2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 70 min), 4 lectures, 3 quiz
6 vidéos
L4.2. HOG - Cálculo del gradiente8 min
L4.3. HOG – Cálculo de los histogramas13 min
L4.4. HOG – Cálculo del descriptor11 min
L4.5. Support Vector Machines (SVM) – Conceptos básicos13 min
L4.6. Support Vector Machines (SVM) – Desarrollo matemático12 min
4 lectures
Código ejemplo de detector10 min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10 min
Materiales adicionales10 min
Referencias adicionales10 min
3 exercices pour s'entraîner
Prueba tus conocimientos8 min
Prueba tus conocimientos8 min
Cuestionario 420 min
4.6
86 avisChevron Right

Meilleurs avis pour Detección de objetos

par AMMar 4th 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.

par YMMay 2nd 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.

Foire Aux Questions

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  • Aunque el curso esté diseñado e impartido por la Universidad Autónoma de Barcelona, el certificado lo emite Coursera.

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