IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Detección vs Tracking: ¿Detectar menos, seguir más? Introducción En la visión por computador en tiempo real (VPCR), la eficiencia es crucial para mantener una baja latencia y un alto rendimiento. Una técnica clave que puede aumentar esta ef…
Edge devices: Optimizando la inferencia en visión por computador en tiempo real Introducción La optimización de la inferencia en visión por computador (VcC) en tiempo real es crucial para aplicaciones que requieren procesamiento rápido y pr…
GPU: Uso eficiente para inferencia en visión por computador en tiempo real Introducción La tecnología de gráficos por procesadores (GPUs) ha revolucionado la implementación de modelos de aprendizaje profundo y otras aplicaciones intensivas …
CPU optimizada: Una herramienta clave para la inferencia eficiente Introducción En el campo de la visión por computador en tiempo real, las CPUs son una opción viable y a menudo más accesible que las GPUs. Sin embargo, su rendimiento depend…
Latencia aceptable: Batch vs frame a frame Introducción La visión por computador en tiempo real (VPCR) es un campo en constante evolución, donde la latencia juega un papel crucial. La latencia se refiere al retraso entre el momento en que s…
Mini-batching: Optimizando la inferencia eficiente en visión por computador Introducción En la visión por computador, especialmente cuando se trata de procesamiento en tiempo real (RT), es crucial optimizar cada etapa del pipeline para gara…
Procesamiento secuencial Introducción En la visión por computador en tiempo real, el procesamiento secuencial es una técnica fundamental para manejar la captura y análisis de imágenes o videos. Este método implica analizar cada frame indivi…
Trade-offs prácticos: Elegir modelos de detección rápida para visión por computador en tiempo real Introducción La elección adecuada del modelo de detección es crucial cuando se trabaja con visión por computador (Vc) en tiempo real. Los mod…