Chevron Left
Retour à Detección de objetos

Avis et commentaires pour l'étudiant pour Detección de objetos par Université autonome de Barcelone

4.6
263 notes
82 avis

À propos du cours

¿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...

Meilleurs avis

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.

Filtrer par :

51 - 75 sur 79 Examens pour Detección de objetos

par Sergio V

Aug 30, 2018

Excellent course about object detection. I recommend it!

par LISSETTE A

Sep 04, 2018

Excelete contenido! Excelentes docentes profesionales! Excelente aporte a la investigación!

par Juan C B B

Nov 11, 2018

Me ha encantado el curso! Los contenidos están explicados con mucha claridad y de una forma amena. Sería interesante una segunda parte con los contenidos que no ha habido tiempo a desarrollar en este curso. La parte práctica relacionada con la programación del detector queda un poco escasa desde mi punto de vista, me hubiera encantado profundizar en este aspecto. Quizás un pequeño defecto relacionado con el material, algunas veces tiene pequeños errores (el famoso valor absoluto por ejemplo) o quedan sin el contenido desarrollado por el profesor con el lápiz durante la explicación del vídeo, lo que impide repasar los contenidos con ellos y hay que revisionar el vídeo. Algunas preguntas de los cuestionarios (pocas) me parecieron no del todo claras, teniendo en cuenta que el alumno esta solo y no puede solicitar una aclaración. Supongo que es problema de la plataforma pero la excesiva rigidez a la hora de introducir las respuestas por texto también me parece que se debería mejorar (una respuesta en la que había que introducir el carácter '%' me volvió loco y me indujo a error). A pesar de eso pequeñeces insito, el curso ha sido excelente, he aprendido mucho. Muchas gracias!

par Jesus R

Apr 17, 2019

El curso fue bastante intenso y bueno, solo que se debio explicar mas casos en los videos o presentar los pasos sin tener que caer en tanto análisis para realizarlos

par Richard J O A

Aug 05, 2019

Realmente un curso para prestar atencion, se recomienda realizar muchos ejercicios antes de presentar los exámenes.

par 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.

par 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

par Joffre L V

Apr 10, 2016

Recomendable,....

Muy bueno!!!

par 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.

par 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.

par Montesino S M

Jan 30, 2017

Curso introductorio que se puede seguir fácilmente. Básciamente teórico. Hubiera estado bien algo más de práctica.

par 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.

par 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

par 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

par 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.

par 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.

par 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!

par Jose M A

Oct 02, 2017

Buen contenido, faltan unos ejemplos para los ejercicios

par 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.

par 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)

par 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.

par Rodni G A S

Jul 31, 2019

o melhor curso. :-D

par Pablo M

Sep 20, 2017

Para el ejemplo del detector que se proporciona, sería mejor idea tener una máquina virtual preparada para descargar y poder ejecutar el código teniendo ya el entorno preparado. Yo seguí los pasos indicados y no he conseguido hacer funcionar el código de ejemplo.

par Juan M R A

Jul 13, 2017

Algunos temas necesitan ser explicados mejor, y las tareas de programación deberían dejarse en la misma semana que se ven esos temas, no dar varios temas y dejar pasar semanas para despues dejar una tarea de programación.

El curso en machine learning de Andrew Ng tiene ese formato y es muy bueno.

El curso está bien y los profesores saben de lo que hablan, pero la logistica del curso podría (debería mejorar).

También deberían dar alguna bibliografia.

par Juan Á F M

Jun 11, 2018

El curso está muy bien planteado, sin embargo para mi gusto se desinfla un poco al final con esos vídeos de media hora. Son interesantes, pero quizás estaría mejor cerrar, como alternativa, un poco más firmemente el bloque SVM + LBP con discusiones prácticas sobre el software disponible en el curso. Así, la herramienta propuesta en Python podría quizás tener una parte evaluable, con detalles concretos y discusión profunda, aunque sea para "nota". Se agradecen mucho las referencias, aunque hay algún enlace que no funciona por algún motivo (en la parte de Haar). Algunos bloques de transparencias de por sí no valen casi nada sin la transcripción del vídeo. Las cuestiones evaluables muchas son "de calculadora", lo que no me parece del todo mal, pero en mi opinión desvía el foco de atención hacia donde no debe. Con todo, un curso excelente y altamente recomendable para principiantes y no tanto en temas de Visión artificial. Lo he disfrutado y he aprendido muchas cosas nuevas!