Vision por Computadora 💻 👀

Este es un repositorio creado para el módulo de visión por computadora del diplomado Avanzado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo

Introducción 📋

• ¿Qué es una la visión por Computadora?
• El estado del Arte
• Prerrequisitos/Paquetes a usar
• Demostraciones

Aritmética Convolucional 📃

• ¿Qué es una convolución?
• Pooling
• Padding
• Operaciones matriciales

Procesamiento de Imágenes 📷

• Introducción a OpenCV
  • Lectura/Escritura de imágenes
  • Lectura/Escritura de videos
  • Captura de fotogramas
• Métodos de Procesamiento
  • Hashing y Filtrado
  • Transformaciones
  • Extracción de Características
  • Detección básica de Objetos

Detección y Reconocimiento Facial 👥

• Cascada de Haar, Aprendizaje Viola-Jones
• Detección de puntos clave faciales
• Reconocimiento facial
• Predicción de emociones faciales

Deep Learning 🧠

• Arquitecturas modernas
  • AlexNet, VGG16, ResNet, Inception
  • Clasificador de imágenes
  • Super Resolución
• Transfer Learning
  • DeepDream, Neural Style Transfer
• Detección Avanzada de Objetos
  • DARKNET
  • YOLO
  • R-CNN, SSD, R-FCN
• Redes Convolucionales y Recurrentes
  • Descripción de Imágenes
• Las nuevas propuestas
  • Transformers Visuales

Tratamiento de Audios 🔉

• Pre Procesamiento
  • Librosa, Torchaudio
  • Transformada de Fourier
• Transformación de Audio a Imagen
• Ejemplos Prácticos

Tratamiento de videos 📹

• Reducción a cuadros
• Reducción a blanco y negro
• Ejemplos con análisis de sentimiento

Libros de referencia 📌

• Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x – Packt Publishing
• Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 – Packt Publishing
• TensorFlow 2.0 Computer Vision Cookbook – Packt Publishing
• Pytorch Computer Vision Cookbok – Packt Publishing
• Computer Vision: Algorithms and Applications 2nd Edition – Richard Szeliski
• A guide to convolution arithmetic for deep learning – Vincent Dumoulin & Francesco Visin
• Deep Learning in Computer Vision: Principles and Applications – CRC Press