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Avis et commentaires pour d'étudiants pour Detección de objetos par Université autonome de Barcelone

4.6
étoiles
291 évaluations
98 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

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.

ED

Feb 19, 2016

Muy completo el curso. Excelentes profesores, muy motivadoras las clases y con contenidos realmente actualizados. Felicito al colectivo de trabajo de este curso. Muchas Gracias

Filtrer par :

51 - 75 sur 95 Avis pour Detección de objetos

par Yuniesky O V M

Mar 17, 2018

Muy buen curso, bien explicado.

par roberto

Feb 05, 2016

MUY UTIL FELICIDADES

par valentin m

Oct 10, 2017

Excelente curso!!!

par Enrique R

Oct 25, 2017

Excelente curso.

par Ivan F R T

Mar 31, 2016

Excelente Curso.

par leyter

Feb 28, 2018

excelente curso

par Angel Z

Aug 27, 2016

Muy interesante

par Jose L C M

May 02, 2020

Me gusto mucho

par humberto m

Mar 02, 2016

excelente!!

par Julio V

Jun 08, 2017

Excelente.

par Oscar B

Mar 22, 2016

Excelente.

par Yauri, J

Jan 14, 2016

Excelente!

par Pablo D R

Sep 12, 2016

Excelente

par Gaston Z

Feb 07, 2016

Excente

par Edwin-Alvarez

Jan 21, 2018

Go...

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 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 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 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 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 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 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 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 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 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.