Diplomado en Detección de Objetos en Visión Artificial
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
Una tarea básica y fundamental de la visión artificial es la detección de objetos. Permite identificar formas y elementos, procesarlos y extraer valiosa información de ellos. Sin embargo, no se trata de un ámbito simple, puesto que hay que dominar
todas sus particularidades para poder extraer el máximo potencial de la máquina que se haya diseñado y programado. Por esa razón, esta titulación prepara al profesional para integrar a sus proyectos de visión artificial los conocimientos más completos y novedosos sobre detección de objetos, de modo que pueda desarrollar todo tipo de iniciativas exitosas en este ámbito tecnológico a partir de una eficaz detección de objetos.
Información importante
Documentación
- 222diplomado-deteccion-objetos-vision-artificial---.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Generar conocimiento especializado sobre las redes neuronales de detección de objetos y sus métricas
Identificar las diferentes arquitecturas
Establecer los casos de uso
Examinar los algoritmos de seguimiento y sus métricas
Objetivos específicos
Analizar cómo funcionan las redes de detección de objetos
Examinar los métodos tradicionales
Determinar las métricas de evaluación
Identificar los principales datasets utilizados en el mercado
El Diplomado en Detección de Objetos en Visión Artificial tiene como principal objetivo ofrecer al profesional las últimas novedades y técnicas en el área de la visión artificial. Para ello, le ofrece un cuadro docente de alto nivel, unos contenidos especializados e innovadores en detección de objetos y una metodología de enseñanza en línea que se adapta a sus circunstancias, permitiéndole estudiar en el lugar y momento que desee.
Este Diplomado en Detección de Objetos en Visión Artificial contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Diplomado en Detección de Objetos en Visión Artificial
N.º Horas Oficiales: 150 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
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Opiniones
Materias
- Métricas
- Datasets
- Backbones
- Despliegue
- Informática
Profesores
Sergio Redondo Cabanillas
Director de proyectos y desarrollo de Bcnvision
Temario
Módulo 1. Detección de objetos
1.1. Detección y seguimiento de objetos
1.1.1. Detección de objetos
1.1.2. Casos de uso
1.1.3. Seguimiento de objetos
1.1.4. Casos de uso
1.1.5. Oclusiones, rigid and no rigid poses
1.2. Métricas de evaluación
1.2.1. IOU-Intersection Over Union
1.2.2. Confidence Score
1.2.3. Recall
1.2.4. Precisión
1.2.5. Recall. Precision Curve
1.2.6. Mean Average Precision (mAP)
1.3. Métodos tradicionales
1.3.1. Sliding window
1.3.2. Viola detector
1.3.3. HOG
1.3.4. Non Maximal Supresion (NMS)
1.4. Datasets
1.4.1. Pascal VC
1.4.2. MS Coco
1.4.3. ImageNet (2014)
1.4.4. MOTA Challenge
1.5. Two Shot Object Detector
1.5.1. R-CNN
1.5.2. Fast R-CNN
1.5.3. Faster R-CNN
1.5.4. Mask R-CNN
1.6. Single Shot Object Detector
1.6.1. SSD
1.6.2. YOLO
1.6.3. RetinaNet
1.6.4. CenterNet
1.6.5. EfficientDet
1.7. Backbones
1.7.1. VGG
1.7.2. ResNet
1.7.3. Mobilenet
1.7.4. Shufflenet
1.7.5. Darknet
1.8. Object tracking
1.8.1. Enfoques clásicos
1.8.2. Filtros de partículas
1.8.3. Kalman
1.8.4. Sort tracker
1.8.5. Deep Sort
1.9. Despliegue
1.9.1. Plataforma de computación
1.9.2. Elección del backbone
1.9.3. Elección del framework
1.9.4. Optimización de modelos
1.9.5. Versionado de modelos
1.10. Estudio: Detección y Seguimiento de Personas
1.10.1. Detección de personas
1.10.2. Seguimiento de personas
1.10.3. Reidentificación
1.10.4. Conteo de personas en multitudes
Diplomado en Detección de Objetos en Visión Artificial