Detección de objetos

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Introduction

### Course Review: Detección de Objetos on Coursera **Overview** If you’re intrigued by computer vision and want to learn how to detect and recognize objects within images, the course “Detección de Objetos” on Coursera could be the perfect fit for you. Designed for individuals looking to grasp the fundamental principles of object detection and recognition systems, this course offers a thorough exploration of various methods for representing and classifying objects. As technology continues to evolve, enhancing your skills in this area can open doors to numerous applications in fields such as robotics, autonomous vehicles, and artificial intelligence. **Course Structure and Syllabus** The course is well-structured, guiding learners through foundational concepts to more advanced techniques in object detection. Here’s a breakdown of what to expect week by week: 1. **Introducción a la detección de objetos** The first week lays the groundwork by discussing the basics of image formation and analysis. You’ll be introduced to simple object detectors built on pixel characteristics, exploring pivotal concepts like correlation and convolution—essential tools in any object detection arsenal. 2. **Clasificación de objetos** In week two, you will delve into classifiers, focusing on the window classifier method that helps determine if a candidate window contains the object of interest. Learning about LBP (Local Binary Patterns) as an image descriptor and logistic regression for classification will provide a solid basis for later sections. 3. **Detección de objetos** Week three emphasizes detecting potential candidates in images. You will learn the critical steps for preparing data necessary for the detector's training and evaluation, alongside methods for objectively assessing the detector's performance. 4. **Detector basado en HOG/SVM** During week four, you’ll study a detection system using Histogram of Oriented Gradients (HOG) as an image descriptor and Support Vector Machines (SVM) as a classifier. This module strengthens your understanding of feature extraction and classification. 5. **Detector basado en Haar/Adaboost** Week five introduces a third detection approach utilizing Haar features and the Adaboost algorithm. You will also explore the integral image concept and how to train a classifier with Adaboost, leading to a comprehensive understanding of building a robust detection system via classifier cascades. 6. **Técnicas avanzadas** The final week dives into advanced techniques that enhance object detection, such as non-holistic models (like Deformable Part Models and Random Forests), domain adaptation methods, and the use of Convolutional Neural Networks (CNNs). You will get an insight into leveraging multimodal data and alternative candidate generation techniques for tackling complex detection problems. **Learning Experience** The course is not only informative but also offers practical insights into real-world applications. Clear explanations, engaging visual examples, and hands-on activities are designed to help solidify your understanding. Through quizzes and hands-on projects, you’ll be able to apply what you learn immediately, keeping you engaged and motivated. **Recommendation** I highly recommend the “Detección de Objetos” course for anyone interested in pursuing a career in computer vision, machine learning, or artificial intelligence. Whether you’re a beginner looking to build a foundation or someone with existing knowledge seeking to expand your skillset, this course provides valuable content that can enhance your professional qualifications. By the end of this course, you will not only have a solid grasp of the essential techniques and algorithms but also the ability to apply them effectively to complex object detection problems. As demand grows for skills in AI and computer vision, this course could be an instrumental step in your career development. Enroll today and embark on your journey into the fascinating world of object detection!

Syllabus

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.

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.

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.

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.

En esta semana veremos un tercer sistema de detección basado en las características de Haar para describir la imagen y Adaboost como clasificador. Para poder explicar las características de Haar explicaremos también el concepto de imagen integral. Veremos cómo entrenar un clasificador con Adaboost que nos permita seleccionar el mejor subconjunto de las características de Haar. Finalmente, explicaremos cómo combinar varios clasificadores en una cascada para poder implementar un sistema completo de detección.

En las semanas anteriores hemos visto los métodos más habituales para la detección de objetos. En esta última semana explicaremos algunas técnicas más avanzadas que se pueden utilizar en diferentes fases de la detección y que pueden ser útiles en problemas de detección más complejos. Entre estas técnicas están los modelos no holísticos (DPM, Random Forests), métodos de adaptación de dominio, la utilización de redes neuronales convolucionales, explotar la multi-modalidad en las imágenes y técnicas alternativas para la generación de candidatos.