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Deep Learning para visión por computadora con MATLAB

Deep Learning para visión por computadora con MATLAB

Los ingenieros especializados en visión por computadora han utilizado las técnicas de aprendizaje automático durante décadas para detectar objetos de interés en las imágenes y para clasificar o identificar categorías de objetos. Extraen características que representan puntos, regiones u objetos de interés y luego usan esas características para entrenar a un modelo, con el cual se pueda clasificar o aprender patrones en los datos de imagen.

En el aprendizaje tradicional de máquina, la selección de funciones es un proceso manual que consume mucho tiempo. La extracción de características implica normalmente el procesamiento de cada imagen con una o más operaciones de procesamiento de imágenes, como calcular el gradiente para extraer la información discriminatoria de cada imagen, etc.

Artículo escrito por Avinash Nehemiah y Valerie Leung, MathWorks.

Te invitamos a leer el artículo completo dando clic aquí.

 

Para información acerca de MATLAB:
Rozzana Almaráz
Ejecutivo MATLAB Académico
ralmaraz@multion.com
+52 (55) 55594050 Ext. 189

Escrito por MultiON | hace 7 años

Última actualización: hace 7 años

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