Comprender la visi贸n computarizada

1

驴Por qu茅 aprender computer vision?

2

驴Qu茅 es la visi贸n computarizada?

3

Tipos de visi贸n computarizada

4

Introducci贸n a object detection: clasificaci贸n + localizaci贸n

5

Aprende a identificar problemas

Dimensionamiento de proyecto de visi贸n computarizada

6

C贸mo definir los tiempos de tu proyecto

7

C贸mo costear tu proyecto

8

C贸mo identificar los roles necesarios en el proyecto

9

Producto m铆nimo viable en computer vision

Obtenci贸n y procesamiento de los datos

10

Obtenci贸n de datos para tu proyecto

11

Limpieza de la base de datos

12

Distribuci贸n de datos en entrenamiento y testeo

13

Etiquetado de los datos de test

14

Etiquetado de los datos de train

15

Transforma tu base de datos a TFRecord

16

Transformar CSV a TFRecord

Entrena, testea y optimiza tus modelos

17

Fase de entrenamiento del modelo

18

Balanceo de im谩genes y data augmentation

19

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

20

Validaci贸n de modelo en un entorno de ejecuci贸n

21

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

22

Seguimiento de centroides con OpenCV

23

Configuraci贸n de los centroides con OpenCV

24

Algoritmo de direcci贸n y conteo con OpenCV

25

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visi贸n computarizada en producci贸n

26

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

27

Carga y preprocesamiento de modelos

28

Postprocesamiento de modelos

29

Despliega y consume tu modelo en producci贸n

30

Bonus: aprende a apagar las m谩quinas de GCP para evitar sobrecostos

Siguientes pasos en inteligencia artificial

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Siguientes pasos en inteligencia artificial

Tipos de visi贸n computarizada

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Interesante, gracias a esta clase aprend铆 que lo que necesito en temas de clasificaci贸n con im谩genes satelitales es una clasificaci贸n multi-etiquetas y una segmentaci贸n pan贸ptica. Gracias