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學生對 巴塞罗那自治大学 提供的 Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen? 的評價和反饋

4.3
76 個評分

課程概述

¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría saber cómo se puede reconocer el contenido visual de las imágenes y clasificarlas a partir de su contenido? En este curso aprenderás diferentes métodos de representación y clasificación de imágenes. El temario del curso te permitirá conocer el esquema básico de clasificación de imágenes conocido como Bag of Visual Words. A partir de este esquema básico aprenderás cómo utilizar varios descriptores locales de la imagen así como los métodos de clasificación más habituales. También describiremos diferentes extensiones del esquema básico que permiten combinar distintos descriptores, incluir información espacial o mejorar la representación final de la imagen. Finalizar el curso te permitirá: • Diseñar soluciones adaptadas para diferentes problemas de clasificación y reconocimiento de imágenes • Conocer las principales técnicas usadas para la descripción y clasificación de una imagen • Acceder a las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de clasificación de imágenes El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de algún grado relacionado con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar técnicas de visión por computador para extraer información de las imágenes....

熱門審閱

EV

2017年8月15日

Estupendo curso! Estoy haciendo un TFG de un clasificador automático de sonidos y el curso me ha ayudado mucho a consolidar conceptos! 100% recomendable!!

JE

2018年1月8日

Muy buen curso se aprende mucho y varias maneras para realisarlo a demás que se entiende de manera fácil

篩選依據:

26 - Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen? 的 30 個評論(共 30 個)

創建者 Kelly P N C

2018年8月26日

Aún carece de especificaciones en ejercicios aún más para principiantes que no conocemos de la IA más que un concepto superficial.

創建者 David M B

2018年3月24日

La materia está más o menos bien, aunque se explica claramente que no es lo que se utiliza en la actualidad. Sólo uno de los profesores, Jordi, explica con claridad. El resto titubean mucho, incluso hablan mal, y no se les entiende. De hecho, parece que no sepan hablar un español medianamente correcto. (casos como la palabra "algorismo" en vez de algoritmo.

Los exámenes son prácticamente todas preguntas de múltiple respuesta, que se centran en cosas que apenas se han explicado o a las que no se les ha dado importancia en las lecciones. Incluso con interpretaciones cuestionables y difusas de lo explicado.

Apenas hay parte práctica en la explicación y el código incluido sirve para poco y no está integrado con las explicaciones. No se hace ninguna mención a la parte práctica en la teórica, por lo que está desligada.

Los foros no tienen movimiento desde hace 2 años. Yo he realizado preguntas y no se me ha contestado. Esto es, quizás lo más grave.

Creo que deberían quitar este curso del catálogo.

創建者 Yvan E

2018年12月12日

Sólo he visto los contenidos de la semana 1 y estoy francamente decepcionado. La información es contradictoria y las preguntas de los cuestionarios (tests) son ambiguas.

En algunas partes intentan darle una formulación matemática a las definiciones pero cometen errores en la formulación que hacen imposible comprender con claridad y precisión lo que quieren decir.

Soy Ingeniero en Computación con estudios de Máster y 25 años de experiencia profesional, con sólidos conocimientos en redes neurales y algunos conocimientos previos de procesamiento de imágines. NO RECOMIENDO ESTE CURSO en absoluto.

創建者 Manel C S

2020年7月8日

Los códigos están desfasados incluso si funcionas con python 2.7

Las funciones de las librerías han cambiado prácticamente todas.

El código de la primera semana puedes adaptarlo con facilidad. A partir de la segunda, adaptar los códigos es un infierno...

Los vídeos están bien. El profesor lo hace muy ameno... Al menos la teoría sirve (algo).

創建者 Daniel T R

2017年10月8日

Hay un profesor demasiado malo. Los cuestionarios están mal hechos con muchos errores.