課程信息
4.6
240 個評分
79 個審閱
100% 在線

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立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
完成時間(小時)

完成時間大約為31 小時

建議:6 weeks, 5 - 6 hours per week...
可選語言

西班牙語(Spanish)

字幕:西班牙語(Spanish)

您將獲得的技能

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間(小時)
完成時間為 3 小時

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 個視頻 (總計 93 分鐘), 5 個閱讀材料, 1 個測驗
Video7 個視頻
Bienvenida3分鐘
L1.1. Introducción a la detección de objetos11分鐘
L1.2. Formación de la imagen11分鐘
L1.3. Características de píxel13分鐘
L1.4. Componentes conexas14分鐘
L1.5. Template matching22分鐘
L1.6. Características locales17分鐘
Reading5 個閱讀材料
Temario10分鐘
Formato del curso y evaluación10分鐘
Preguntas frecuentes10分鐘
Enlaces relacionados10分鐘
Materiales complementarios10分鐘
Quiz1 個練習
Cuestionario 120分鐘
2
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

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 個視頻 (總計 117 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
Video9 個視頻
L2.2.a. Local Binary Patterns13分鐘
L2.2.b. Local Binary Patterns - Variantes (LBP Uniforme)9分鐘
L2.2.c. Histograma LBP por bloques10分鐘
L2.3.a. Regresión logística - Clasificación (I)9分鐘
L2.3.b. Regresión logística - Clasificación (II)13分鐘
L2.4.a. Regresión Logística – Aprendizaje (I)17分鐘
L2.4.b. Regresión Logística – Aprendizaje (II)14分鐘
L2.4.c. Regresión Logística – Aprendizaje (III)23分鐘
Reading1 個閱讀材料
Materiales adicionales10分鐘
Quiz1 個練習
Cuestionario 220分鐘
3
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

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 個視頻 (總計 85 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
Video9 個視頻
L3.2.a. Generación de Candidatos – Ventana Deslizante9分鐘
L3.2.b. Generación de Candidatos – Pirámide7分鐘
L3.3. Generación de Candidatos – Refinación10分鐘
L3.4. Anotación, Bootstrapping, Aprendizaje Activo16分鐘
L3.5.a. Evaluación de la clasificación por ventana (I)9分鐘
L3.5.b. Evaluación de la clasificación por ventana (II)10分鐘
L3.6 Evaluación del rendimiento - Evaluación del detector8分鐘
L3.7 Conjuntos de Entrenamiento, Evaluación y Validación9分鐘
Reading3 個閱讀材料
Código ejemplo de detector10分鐘
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10分鐘
Materiales adicionales10分鐘
Quiz1 個練習
Cuestionario 320分鐘
4
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

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 個視頻 (總計 70 分鐘), 4 個閱讀材料, 3 個測驗
Video6 個視頻
L4.2. HOG - Cálculo del gradiente8分鐘
L4.3. HOG – Cálculo de los histogramas13分鐘
L4.4. HOG – Cálculo del descriptor11分鐘
L4.5. Support Vector Machines (SVM) – Conceptos básicos13分鐘
L4.6. Support Vector Machines (SVM) – Desarrollo matemático12分鐘
Reading4 個閱讀材料
Código ejemplo de detector10分鐘
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10分鐘
Materiales adicionales10分鐘
Referencias adicionales10分鐘
Quiz3 個練習
Prueba tus conocimientos8分鐘
Prueba tus conocimientos8分鐘
Cuestionario 420分鐘
4.6
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熱門審閱

創建者 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.

創建者 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.

講師

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Antonio López Peña

Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación
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Ernest Valveny

Catedrático Escuela Universitaria
Departamento de Ciencias de la Computación
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Maria Vanrell

Profesora Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación

關於 巴塞罗那自治大学

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....

常見問題

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