Nivel Avanzado
34 clases
6 horas de contenido
8 horas de práctica
Domina la detección y segmentación de objetos con TensorFlow. Aprende a entrenar modelos, trabajar con datasets especializados y aplicar técnicas avanzadas como el tuneo fino, usando redes tipo UNet y arquitectura encoder-decoder.
Detección de objetos
- 2
Introducción a object detection: sliding window y bounding box
18:47 min - 3
Generando video de sliding window
07:46 min - 4
Introducción a object detection: backbone, non-max suppression y métricas
16:57 min - 5
Visualización de IoU en object detection
06:03 min - 6
Tipos de arquitecturas en detección de objetos
05:24 min - 7
Arquitecturas relevantes en object detection
12:47 min - 8
Utilizando un dataset de object detection
06:10 min - 9
Carga de dataset de object detection
15:53 min - 10
Exploración del dataset de object detection
13:38 min - 11
Visualización de bounding boxes en el dataset de object detection
10:18 min - 12
Aumentado de datos con Albumentation
04:35 min - 13
Implementando Albumentation en object detection
11:42 min - 14
Visualizando imágenes con aumentado de datos
07:12 min - 15
Utilizando un modelo de object detection pre-entrenado
14:50 min - 16
Probar detección de objetos con modelo pre-entrenado
15:11 min - 17
Fine-tuning en detección de objetos
15:10 min - 18
Fine-tuning en detección de objetos: carga de datos
21:08 min - 19
Fine-tuning en detección de objetos: data augmentation
14:04 min - 20
Fine-tuning en detección de objetos: entrenamiento
21:56 min - 21
Fine-tuning en detección de objetos: visualización de objetos
17:26 min Quiz Módulo Object Detection
Segmentación de objetos
- 22
Introduciendo la segmentación de objetos
06:20 min - 23
Tipos de segmentación y sus arquitecturas relevantes
07:22 min - 24
¿Cómo es un dataset de segmentación?
06:48 min - 25
Utilizando un dataset de segmentación de objetos
11:23 min - 26
Visualización de nuestro dataset de segmentación
09:24 min - 27
Creando red neuronal U-Net para segmentación
19:07 min - 28
Entrenando y estudiando una red de segmentación
13:36 min - 29
Generando predicciones con modelo de object segmentation
08:42 min Quiz Módulo Segmentación
Un paso más allá
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Sergio Paniego Blanco
Computer vision Graduate Research and Teaching Assistant
🧠 PhD candidate in AI Universidad Rey Juan Carlos.
🤖 Apasionado por robótica y proyectos open-source.
👨🏽🏫 Student Mentor del programa Google Summer of Code.
Proyecto del curso
Detección y segmentación de objetos para conducción autónoma
Crea proyectos de deep learning aplicando detección y segmentación de objetos con datasets especializados para conducción autónoma y modelos pre-entrenados de computer vision.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.6 · 21 opiniones
Julen Alvaro
@julenalvaro·
Muy buen curso, aunque yo dedicaría algo menos de tiempo a transcribir código y más a explicar el código mediante diagramas.
María Camila Durango Barrera
@camiladurangob·
Me gustó mucho el curso. Honestamente nunca había hecho finetuning para modelos de Visión. Segio explica de maravilla, no lo pudo haber hecho mejor. Me encantaría si es posible que para próximos cursos se tenga un poco más en cuenta la parte matématica de la arquitectura a implementar. Me ha encantado!!
Marai& Francisco
@tutysramirez·
es muy importante como utilizar un bounding box
Miguel Sánchez Guerrero
@Migu3low·
Pueden ser más lúdicas las explicaciones del código!
Miguel Rodríguez
@AlexRodS·
En general me gusto el curso, me gusto la parte de recrear la arquitectura U-net, me parece que sería un curso más completo si agregaran cómo hacer fine-tuning a modelos pre-entrenados de segmentación
Juan Ignacio Barroso
@IgnacioBarroso·
Me encanto este curso ya que reforzo lo que vimos en los otros cursos y prepara para lo que viene, buen nexo, muy pedagogico, presenta nuevas herramientas y formas con un gran profesor.
Alejandro Zambrano Zabaleta
@AlejandroZZ·
Aplicaion de un modelo de object detection basado en uno pre entrenado, disponible en Tensorflow
Rafael Rivera
@rafarivera75·
Excelente curso, se profundiza bastante el uso de TensorFlow para la detección de objetos
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Buen curso.
Mauricio Combariza
@mauriciocombariza·
Excelente clase
Federico Arias
@f_ariassuarez·
La parte de segmentacion es excelente!!
Diego Alejandro Lesmes
@dlesmes·
Sergio! que gran contenido, conocimiento, metodología, recomendaciones de Papers y muy clave tratar de responder a todas las preguntas de los estudiantes 🚀🚀 Muchas Gracias!!
Horacio Licona
@horaciolicona0711·
Excelente curso que da más panorama sobre lo que es el computer vision
DIEGO ALONSO ROJAS VERA
@diego.rojas.v·
excelente
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Manuel Alejandro Chaves Aguirre
@machaves·
excelente curso
Juan Sebastian Ossa Moreno
@js.ossa117·
Es interesante todas las explicaciones y trabajo con código, pero creo que se podría mejorar dando más descripciones generales de los conceptos y las funciones. O sea, no olvidar el big picture del tema, porque siento que muchas veces las clases se enfocaban principalmente en el código y no en el big picture.
Brandon F Vargas Garcia
@200484·
Esta ya muy desactualizado y no pude continuar porque Models esta diseñado para versiones demasiado antiguas de tf y solo se puede ejecutar los entrenamientos en local configurando entornos, pero yo no tengo un aparato tan potente por lo que nunca terminaria a menos de un notebook en la nube pero esto implica que por ejemplo colab arroja muchas incompatibilidades y no soporta tan bien las versiones anteriores ☹
Carlos Humberto Dimas García
@carloshdimas·
Sugiero actualizar los contenidos o dar sugerencias para asegurarse que los contenidos de las clases sean funcionales mientras estén vigentes en la plataforma
Victor Angel Lopez Romero
@victorwkeye·
Buen curso. La parte de Object Detection muy completa pero la de Object Segmentation me deja mucho que desear, hay mejores recursos en cuanto a ese tema, lo digo mas que nada por que este curso lo tome mas a manera de repaso y conozco del tema.
@mardelmariam·
Este curso debe explicar mejor las metodologías de detección y segmentación de objetos. El desarrollo de código no es tan prioritario.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender