Nivel Avanzado
31 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
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
Un paso más allá
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Sergio Paniego Blanco
Computer vision Graduate Research and Teaching Assistant
Computer vision Graduate Research and Teaching Assistant
Opiniones del curso
4.6 · 21 opiniones
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!!
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.
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Buen curso.
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
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender