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4.6
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完成时间大约为30 小时

建议:6 weeks, 5 - 6 hours per week...
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您将获得的技能

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

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 个视频(共 93 分钟), 5 个阅读材料, 1 个测验
Video7 个视频
Bienvenida3分钟
L1.1. Introducción a la detección de objetos11分钟
L1.2. Formación de la imagen11分钟
L1.3. Características de píxel13分钟
L1.4. Componentes conexas14分钟
L1.5. Template matching22分钟
L1.6. Características locales17分钟
Reading5 个阅读材料
Temario10分钟
Formato del curso y evaluación10分钟
Preguntas frecuentes10分钟
Enlaces relacionados10分钟
Materiales complementarios10分钟
Quiz1 个练习
Cuestionario 120分钟
2
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

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 个视频(共 117 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
Video9 个视频
L2.2.a. Local Binary Patterns13分钟
L2.2.b. Local Binary Patterns - Variantes (LBP Uniforme)9分钟
L2.2.c. Histograma LBP por bloques10分钟
L2.3.a. Regresión logística - Clasificación (I)9分钟
L2.3.b. Regresión logística - Clasificación (II)13分钟
L2.4.a. Regresión Logística – Aprendizaje (I)17分钟
L2.4.b. Regresión Logística – Aprendizaje (II)14分钟
L2.4.c. Regresión Logística – Aprendizaje (III)23分钟
Reading1 个阅读材料
Materiales adicionales10分钟
Quiz1 个练习
Cuestionario 220分钟
3
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

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 个视频(共 85 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
Video9 个视频
L3.2.a. Generación de Candidatos – Ventana Deslizante9分钟
L3.2.b. Generación de Candidatos – Pirámide7分钟
L3.3. Generación de Candidatos – Refinación10分钟
L3.4. Anotación, Bootstrapping, Aprendizaje Activo16分钟
L3.5.a. Evaluación de la clasificación por ventana (I)9分钟
L3.5.b. Evaluación de la clasificación por ventana (II)10分钟
L3.6 Evaluación del rendimiento - Evaluación del detector8分钟
L3.7 Conjuntos de Entrenamiento, Evaluación y Validación9分钟
Reading3 个阅读材料
Código ejemplo de detector10分钟
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10分钟
Materiales adicionales10分钟
Quiz1 个练习
Cuestionario 320分钟
4
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

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 个视频(共 70 分钟), 4 个阅读材料, 3 个测验
Video6 个视频
L4.2. HOG - Cálculo del gradiente8分钟
L4.3. HOG – Cálculo de los histogramas13分钟
L4.4. HOG – Cálculo del descriptor11分钟
L4.5. Support Vector Machines (SVM) – Conceptos básicos13分钟
L4.6. Support Vector Machines (SVM) – Desarrollo matemático12分钟
Reading4 个阅读材料
Código ejemplo de detector10分钟
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10分钟
Materiales adicionales10分钟
Referencias adicionales10分钟
Quiz3 个练习
Prueba tus conocimientos8分钟
Prueba tus conocimientos8分钟
Cuestionario 420分钟

讲师

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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

关于 Universitat Autònoma de Barcelona

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....

常见问题

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  • Sí, puedes solicitar el certificado antes, durante, o al finalizar el curso.

  • Aunque el curso esté diseñado e impartido por la Universidad Autónoma de Barcelona, el certificado lo emite Coursera.

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    Recuerda que el certificado no se envía por correo postal o correo electrónico, sino que se trata de un PDF que puedes descargar e imprimir. También puedes compartirlo electrónicamente.

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