Resumen
Explora técnicas avanzadas en aprendizaje profundo para la segmentación de imágenes y detección de objetos, centrándote en aplicaciones prácticas en la conducción autónoma.
Programa de estudio
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- Introducción al Curso
-- Visión General de la Segmentación Semántica
-- Importancia en Imágenes Satelitales y Conducción Autónoma
- Fundamentos de la Segmentación de Imágenes
-- Introducción a las Técnicas de Segmentación de Imágenes
-- Métodos Clásicos vs. Enfoques de Aprendizaje Profundo
- Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo
-- Visión General de Redes Neuronales
-- Esenciales de las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
- Técnicas Avanzadas de Segmentación Semántica
-- Redes Completamente Convolucionales (FCNs)
-- Arquitectura U-Net
-- Variantes de DeepLab
- Preparación y Anotación de Datos
-- Conjuntos de Datos de Imágenes Satelitales
-- Herramientas y Técnicas de Anotación de Imágenes
-- Aumento de Datos para Modelos de Segmentación
- Entrenamiento y Optimización de Modelos
-- Estrategias de Entrenamiento y Mejores Prácticas
-- Funciones de Pérdida para Segmentación
-- Ajuste de Hiperparámetros
- Métricas de Evaluación
-- Intersección sobre Unión (IoU)
-- Precisión, Recall y Puntaje F1
-- Evaluación de Modelos en Escenarios del Mundo Real
- Detección de Objetos en Imágenes Satelitales
-- Introducción a la Detección de Objetos
-- Arquitecturas YOLO y Faster R-CNN
-- Integración de Segmentación y Detección
- Aplicaciones en Conducción Autónoma
-- Segmentación Semántica para Navegación
-- Detección de Vehículos, Peatones y Obstáculos
-- Desafíos y Soluciones en Procesamiento en Tiempo Real
- Implementación Práctica
-- Herramientas y Marcos (e.g., TensorFlow, PyTorch)
-- Construcción de un Modelo de Segmentación desde Cero
-- Despliegue de Modelos en Dispositivos de Borde
- Estudios de Caso y Aplicaciones en la Industria
-- Proyectos y Empresas del Mundo Real
-- Tendencias Futuras en Segmentación Semántica
- Proyecto Final
-- Diseño e Implementación de Tu Propia Solución de Segmentación
-- Presentación y Revisión por Pares
- Resumen del Curso y Próximos Pasos
-- Recapitulación de Conceptos Clave
-- Recursos para Aprendizaje Adicional
Enseñado por
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