Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 31 horas para completar

Sugerido: 6 weeks, 5 - 6 hours per week...

Espanhol

Legendas: Espanhol

Habilidades que você terá

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

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 píxeles de la imagen. Finalmente, explicaremos los conceptos de correlación y convolución y veremos cómo se pueden utilizar en la detección de objetos.

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7 vídeos ((Total 93 mín.)), 5 leituras, 1 teste
7 videos
L1.3. Características de píxel13min
L1.4. Componentes conexas14min
L1.5. Template matching22min
L1.6. Características locales17min
5 leituras
Temario10min
Formato del curso y evaluación10min
Preguntas frecuentes10min
Enlaces relacionados10min
Materiales complementarios10min
1 exercício prático
Cuestionario 120min
Semana
2
2 horas para concluir

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 cómo método de clasificación. Nos fijaremos tanto en la parte de aprendizaje del clasificador como en su utilización para determinar el contenido de una ventana.

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9 vídeos ((Total 117 mín.)), 1 leitura, 1 teste
9 videos
L2.2.c. Histograma LBP por bloques10min
L2.3.a. Regresión logística - Clasificación (I)9min
L2.3.b. Regresión logística - Clasificación (II)13min
L2.4.a. Regresión Logística – Aprendizaje (I)17min
L2.4.b. Regresión Logística – Aprendizaje (II)14min
L2.4.c. Regresión Logística – Aprendizaje (III)23min
1 leituras
Materiales adicionales10min
1 exercício prático
Cuestionario 220min
Semana
3
2 horas para concluir

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, explicaremos también los pasos necesarios para poder preparar correctamente todos los datos que se utilizan en el aprendizaje y evaluación del detector. Finalmente, veremos cómo podemos evaluar de forma objetiva el rendimiento del detector.

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9 vídeos ((Total 85 mín.)), 3 leituras, 1 teste
9 videos
L3.3. Generación de Candidatos – Refinación10min
L3.4. Anotación, Bootstrapping, Aprendizaje Activo16min
L3.5.a. Evaluación de la clasificación por ventana (I)9min
L3.5.b. Evaluación de la clasificación por ventana (II)10min
L3.6 Evaluación del rendimiento - Evaluación del detector8min
L3.7 Conjuntos de Entrenamiento, Evaluación y Validación9min
3 leituras
Código ejemplo de detector10min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10min
Materiales adicionales10min
1 exercício prático
Cuestionario 320min
Semana
4
2 horas para concluir

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.

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6 vídeos ((Total 70 mín.)), 4 leituras, 3 testes
6 videos
L4.4. HOG – Cálculo del descriptor11min
L4.5. Support Vector Machines (SVM) – Conceptos básicos13min
L4.6. Support Vector Machines (SVM) – Desarrollo matemático12min
4 leituras
Código ejemplo de detector10min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10min
Materiales adicionales10min
Referencias adicionales10min
3 exercícios práticos
Prueba tus conocimientos8min
Prueba tus conocimientos8min
Cuestionario 420min
4.6
80 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Detección de objetos

por AMMar 4th 2016

Es un excelente curso de introducción a la detección de objetos. Es claro y posee ejemplos didácticos para entender las diferentes metodologías y algoritmos de este complejo y apasionante tema.

por YMMay 2nd 2018

Una muy buena introducción al tema de la detección de objetos y reconocimiento de patrones, con buenas referencias para iniciar una investigación propia a los tópicos avanzados.

Instrutores

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Antonio López Peña

Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación
Avatar

Ernest Valveny

Catedrático Escuela Universitaria
Departamento de Ciencias de la Computación
Avatar

Maria Vanrell

Profesora Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación

Sobre Universidade Autônoma de Barcelona

The Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) is a public university located in the metropolitan area of Barcelona. International in its outlook, it is fully consolidated within its local surroundings, and offers quality education in close association with research activity, the transfer of scientific, technological, cultural and educational knowledge, the promotion of its human potential and the responsible management of available resources. The UAB currently offers 81 degrees, 130 official Master Programmes and 183 UAB-specific Masters Degrees. In addition, it offers 174 lifelong learning programmes and 65 PhD Programmes, 27 of which have been distinguished through Quality Awards. The UAB has a total of over 3,500 teaching and research staff, over 2,000 administrative staff and over 40,000 students....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Sí, puedes solicitar el certificado antes, durante, o al finalizar el curso.

  • Aunque el curso esté diseñado e impartido por la Universidad Autónoma de Barcelona, el certificado lo emite Coursera.

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    · la firma del (o de los) instructor(es)

    · el logo de la UAB

    · una url de verificación que permite a terceras personas comprobar la autenticidad del certificado

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    · la calificación final obtenida en el curso

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    · las horas dedicadas al curso

    Recuerda que el certificado no se envía por correo postal o correo electrónico, sino que se trata de un PDF que puedes descargar e imprimir. También puedes compartirlo electrónicamente.

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  • No. El certificado confirma que el alumno ha superado el curso, pero no es un título oficial de la Universidad Autónoma de Barcelona.

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