Introducción a Computer Vision

1

¿Qué es la visión computarizada y cuáles son sus tipos?

Detección de objetos

2

Introducción a object detection: sliding window y bounding box

3

Generando video de sliding window

4

Introducción a object detection: backbone, non-max suppression y métricas

5

Visualización de IoU en object detection

6

Tipos de arquitecturas en detección de objetos

7

Arquitecturas relevantes en object detection

8

Utilizando un dataset de object detection

9

Carga de dataset de object detection

10

Exploración del dataset de object detection

11

Visualización de bounding boxes en el dataset de object detection

12

Aumentado de datos con Albumentation

13

Implementando Albumentation en object detection

14

Visualizando imágenes con aumentado de datos

15

Utilizando un modelo de object detection pre-entrenado

16

Probar detección de objetos con modelo pre-entrenado

17

Fine-tuning en detección de objetos

18

Fine-tuning en detección de objetos: carga de datos

19

Fine-tuning en detección de objetos: data augmentation

20

Fine-tuning en detección de objetos: entrenamiento

21

Fine-tuning en detección de objetos: visualización de objetos

Quiz: Detección de objetos

Segmentación de objetos

22

Introduciendo la segmentación de objetos

23

Tipos de segmentación y sus arquitecturas relevantes

24

¿Cómo es un dataset de segmentación?

25

Utilizando un dataset de segmentación de objetos

26

Visualización de nuestro dataset de segmentación

27

Creando red neuronal U-Net para segmentación

28

Entrenando y estudiando una red de segmentación

29

Generando predicciones con modelo de object segmentation

Quiz: Segmentación de objetos

Un paso más allá

30

El estado de la cuestión en computer vision

31

Comparte tu proyecto de detección y segmentación de objetos para conducción autónoma y certifícate

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Visualización de IoU en object detection

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Para quienes no les funcione la visualización intenten cambiar esto

example = ([680, 380, 830, 580], [700, 400, 840, 600])

Creo que es porque la imagen que descargamos tiene diferentes dimensiones a las del profe Sergio.

Si los bounding boxes no aparecen, pueden hacer un resize de la image a 2850 así:

image = cv2.resize(image, dsize=(2850, 2850))

Como estaba leyendo en los aportes, creo que se debe a que las dimensiones de la que descargamos son diferentes a la del profesor. A mi me funcionó hacer el resize, espero que también les sirva 😃.

La imagen compartida no cuenta con las mismas dimensiones que la del profesor, pero el IoU más acercado usando valores de posición cerrados que obtuve fue con estas medidas

example = ([670, 430, 800, 550], [670, 430, 780, 550])

También me encontré con otro problema, yo estoy utilizando PyCharm para llevarlo a un entorno de producción y con el código del profesor no lograba hacer aparecer los rectángulos. Lo que me funciono fue agregar esta línea de código justo antes de plt.show()

ax.add_patch(rect)
ax.plot() //Línea agregada
plt.show()