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

Librer铆as a importar durante fase de entrenamiento

18

Fase de entrenamiento del modelo

19

Balanceo de im谩genes y data augmentation

20

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

21

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

22

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

23

Seguimiento de centroides con OpenCV

24

Configuraci贸n de los centroides con OpenCV

25

Algoritmo de direcci贸n y conteo con OpenCV

26

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visi贸n computarizada en producci贸n

27

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

28

Carga y preprocesamiento de modelos

29

Postprocesamiento de modelos

30

Despliega y consume tu modelo en producci贸n

31

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

Siguientes pasos en inteligencia artificial

32

Siguientes pasos en inteligencia artificial

33

Comparte tu proyecto de detecci贸n de veh铆culos en carretera y certif铆cate

No tienes acceso a esta clase

隆Contin煤a aprendiendo! 脷nete y comienza a potenciar tu carrera

Balanceo de im谩genes y data augmentation

19/33
Recursos

Aportes 4

Preguntas 6

Ordenar por:

驴Quieres ver m谩s aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

cuando configuramos el archivo pipline.config

tuve que importar numpy antes de importar tensorfow me daba un problema de versionado con numpy
import numpy as np
import tensorflow as tf
hay sigues normal el script

No se si no entendi bien el codigo, pero a lo que vi no hicimos ningun data augmentation, solo editamos el pipeline pero no tocamos la parte de data augmentation, el titulo quedaria mejor como 鈥渃onfiguracion de pipeline鈥

el profesor hizo una configuraci贸n general del pipeline, se entiendo que por tiempo no se puede profundizar en cada uno de los par谩metros de este chichero.

Les recomiendo que revisen con una lupa cada una de sus configuraciones ya que la cantidad de opciones es muy amplia

Hola. Escribo esto en Marzo de 2024. No me es posible avanzar con el curso debido al versionamiento de las librer铆as. Solicito su ayuda con una soluci贸n actualizada que sirva. Tambi茅n ser铆a excelente que actualizaran el curso.