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Detección de objetos
课程
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西班牙语
36 时
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教学大纲
- Week 1 - INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS
En esta primera semana explicaremos los fundamentos de un detector de objetos. Empezaremos introduciendo los conceptos básicos de la formación y el análisis de imágenes, para aplicarlos en el diseño de detectores simples basados en las características de los p... - Week 2 - CLASIFICACIÓN DE OBJETOS
En esta semana explicaremos el concepto de clasificador de ventana como forma de decidir si una ventana candidata contiene una instancia del objeto que queremos detectar o no. Lo ilustraremos utilizando LBP como descriptor de la imagen y la regresión logística... - Week 3 - DETECCIÓN DE OBJETOS
En esta semana nos centraremos primero en la fase de detección de posibles candidatos en la imagen. El conjunto de candidatos que se detecten serán analizados por el clasificador que explicamos en la semana 2 para determinar la presencia del objeto. Además, e... - Week 4 - DETECTOR BASADO EN HOG/SVM
En esta semana veremos un segundo ejemplo de sistema de detección de objetos que se basará en la utilización de HOG como descriptor de la imagen y SVM como clasificador. - Week 5 - DETECTOR BASADO EN HAAR/ADABOOST
En esta semana veremos un tercer sistema de detección basado en las características de Haar para describir la imagen y Adaboost como clasificador. Para poder explicar las características de Haar explicaremos también el concepto de imagen integral. Veremos cómo... - Week 6 - TÉCNICAS AVANZADAS
En las semanas anteriores hemos visto los métodos más habituales para la detección de objetos. En esta última semana explicaremos algunas técnicas más avanzadas que se pueden utilizar en diferentes fases de la detección y que pueden ser útiles en problemas de ...
先决条件
没有。
讲师
- Antonio López Peña, Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación - Ernest Valveny, Catedrático Escuela Universitaria
Departamento de Ciencias de la Computación - Maria Vanrell, Profesora Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación
编辑
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平台
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