À propos de ce cours
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Heures pour terminer

Approx. 30 heures pour terminer

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

Espagnol

Sous-titres : Espagnol

Compétences que vous acquerrez

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS

En esta primera semana explicaremos los fundamentos de un detector de objetos. Empezaremos introduciendo los conceptos básicos de la formación y el análisis de imágenes, para aplicarlos en el diseño de detectores simples basados en las características de los píxeles de la imagen. Finalmente, explicaremos los conceptos de correlación y convolución y veremos cómo se pueden utilizar en la detección de objetos....
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7 vidéos (Total 93 min), 5 lectures, 1 quiz
Video7 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
Reading5 lectures
Temario10 min
Formato del curso y evaluación10 min
Preguntas frecuentes10 min
Enlaces relacionados10 min
Materiales complementarios10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario 120 min
Semaine
2
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

CLASIFICACIÓN DE OBJETOS

En esta semana explicaremos el concepto de clasificador de ventana como forma de decidir si una ventana candidata contiene una instancia del objeto que queremos detectar o no. Lo ilustraremos utilizando LBP como descriptor de la imagen y la regresión logística cómo método de clasificación. Nos fijaremos tanto en la parte de aprendizaje del clasificador como en su utilización para determinar el contenido de una ventana....
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9 vidéos (Total 117 min), 1 lecture, 1 quiz
Video9 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
Reading1 lecture
Materiales adicionales10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario 220 min
Semaine
3
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

DETECCIÓN DE OBJETOS

En esta semana nos centraremos primero en la fase de detección de posibles candidatos en la imagen. El conjunto de candidatos que se detecten serán analizados por el clasificador que explicamos en la semana 2 para determinar la presencia del objeto. Además, explicaremos también los pasos necesarios para poder preparar correctamente todos los datos que se utilizan en el aprendizaje y evaluación del detector. Finalmente, veremos cómo podemos evaluar de forma objetiva el rendimiento del detector. ...
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9 vidéos (Total 85 min), 3 lectures, 1 quiz
Video9 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
Reading3 lectures
Código ejemplo de detector10 min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10 min
Materiales adicionales10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario 320 min
Semaine
4
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

DETECTOR BASADO EN HOG/SVM

En esta semana veremos un segundo ejemplo de sistema de detección de objetos que se basará en la utilización de HOG como descriptor de la imagen y SVM como clasificador. ...
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6 vidéos (Total 70 min), 4 lectures, 3 quiz
Video6 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
Reading4 lectures
Código ejemplo de detector10 min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10 min
Materiales adicionales10 min
Referencias adicionales10 min
Quiz3 exercices pour s'entraîner
Prueba tus conocimientos8 min
Prueba tus conocimientos8 min
Cuestionario 420 min

Enseignants

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Antonio López Peña

Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación
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Ernest Valveny

Catedrático Escuela Universitaria
Departamento de Ciencias de la Computación
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Maria Vanrell

Profesora Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación

À propos de Universitat Autònoma de Barcelona

The Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) is a public university located in the metropolitan area of Barcelona. International in its outlook, it is fully consolidated within its local surroundings, and offers quality education in close association with research activity, the transfer of scientific, technological, cultural and educational knowledge, the promotion of its human potential and the responsible management of available resources. The UAB currently offers 81 degrees, 130 official Master Programmes and 183 UAB-specific Masters Degrees. In addition, it offers 174 lifelong learning programmes and 65 PhD Programmes, 27 of which have been distinguished through Quality Awards. The UAB has a total of over 3,500 teaching and research staff, over 2,000 administrative staff and over 40,000 students....

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Sí, puedes solicitar el certificado antes, durante, o al finalizar el curso.

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

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    · el título del curso

    · la firma del (o de los) instructor(es)

    · el logo de la UAB

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    · la calificación final obtenida en el curso

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    · las horas dedicadas al curso

    Recuerda que el certificado no se envía por correo postal o correo electrónico, sino que se trata de un PDF que puedes descargar e imprimir. También puedes compartirlo electrónicamente.

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  • No. El certificado confirma que el alumno ha superado el curso, pero no es un título oficial de la Universidad Autónoma de Barcelona.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.