IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Contracción y expansión: La base de U-Net Introducción En la segmentación de imágenes, la arquitectura U-Net ha revolucionado la forma en que procesamos imágenes a nivel píxel. Esta arquitectura se caracteriza por su diseño dual de contracc…
Skip connections: Clave para la eficiencia en segmentación de imágenes con Deep Learning Introducción La segmentación semántica es una técnica clave en visión por computador yDeep Learning, especialmente útil para dividir imágenes en region…
Encoder–Decoder: Un Enfoque Fundamental para la Segmentación Semántica con Deep Learning Introducción La segmentación semántica es una técnica vital en visión por computadora y deep learning, especialmente útil para tareas como la clasifica…
Fully Convolutional Networks (FCN): Una Guía Práctica para Segmentación de Imágenes Introducción La segmentación de imágenes es un problema central en visión por computadora y deep learning. Permite a los sistemas identificar y etiquetar ob…
Resolución vs semántica: Navegando por la segmentación semántica con Deep Learning Introducción En la segmentación de imágenes, la resolución y la semántica son dos aspectos cruciales que complementan a la hora de definir cómo se interpreta…
Contexto espacial: Clave para la segmentación semántica Introducción La segmentación semántica es una técnica avanzada de visión por computadora que permite a los modelos analizar y clasificar cada píxel en una imagen basado en su significa…
Clasificación por píxel: La clave de la segmentación semántica Introducción La clasificación por píxel es una técnica fundamental en la segmentación semántica. Se trata de asignar a cada píxel de una imagen una etiqueta que representa el ob…
Fragilidad del enfoque clásico: Desafíos y limitaciones de la segmentación por regiones Introducción La segmentación por regiones es uno de los métodos más antiguos para segmentar imágenes. Este enfoque se basa en el análisis local de las c…