Detección y Segmentación de Objetos: Creación de Sistemas de Visión por Computadora

La visión por computadora está transformando industrias, desde la conducción autónoma hasta la imagenología médica, al permitir que las máquinas vean y comprendan el mundo. Si deseas ir más allá de la clasificación básica de imágenes y construir sistemas que puedan localizar y delinear objetos específicos, dominar la detección y la segmentación es el siguiente paso esencial. Este curso basado en texto te guiará desde los conceptos fundamentales de visión por computadora hasta el despliegue de modelos funcionales de detección y segmentación. Aprenderás a preparar conjuntos de datos, configurar arquitecturas modernas, evaluar el rendimiento del modelo con métricas estándar de la industria y preparar tus modelos para el despliegue en el mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias fundamentales entre detección de objetos, segmentación semántica y segmentación de instancias. - Preparar y anotar conjuntos de datos de imágenes personalizados utilizando estándares y formatos de etiquetado modernos. - Implementar arquitecturas populares de detección de objetos utilizando PyTorch y Hugging Face Transformers. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave como Intersection over Union (IoU) y mean Average Precision (mAP). - Aplicar técnicas de postprocesamiento como Non-Maximum Suppression (NMS) para refinar las predicciones del modelo. - Desplegar modelos entrenados como servicios de inferencia ligeros utilizando frameworks web modernos. Comenzarás explorando la terminología central y los conceptos clásicos de visión por computadora antes de pasar a las arquitecturas de aprendizaje profundo. A través de explicaciones escritas detalladas y recorridos de código paso a paso, adquirirás las habilidades prácticas necesarias para entrenar y optimizar tus propios modelos de visión. Este curso está diseñado para aspirantes a desarrolladores de IA, científicos de datos e ingenieros de software que son nuevos en la visión por computadora. Una comprensión básica de la programación en Python es útil, pero no se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo o procesamiento de imágenes. Comienza a leer hoy mismo y aprende a construir sistemas inteligentes que puedan ver e interpretar el mundo físico.