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バルセロナ自治大学(Universitat Autònoma de Barcelona) による Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen? の受講者のレビューおよびフィードバック

4.3
77件の評価

コースについて

¿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....

人気のレビュー

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

フィルター:

Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?: 1 - 25 / 30 レビュー

by Andrés M

2018年9月30日

by Mauricio S

2021年10月22日

by Diego P P

2020年8月27日

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2018年9月23日

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2016年1月13日

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2017年3月29日

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2018年1月8日

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2020年5月6日

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2018年2月4日

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2018年3月1日