IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Segmentación por regiones: El método Watershed Introducción La segmentación por regiones es una técnica fundamental en procesamiento de imágenes que permite agrupar píxeles similares en regiones distintas. La técnica watershed, en particula…
Crecimiento de regiones Introducción La segmentación por regiones es una técnica fundamental en la visión por computadora que permite separar una imagen en varias áreas lógicamente coherentes. Una sub técnia particularmente útil es el creci…
Limitaciones de la segmentación por umbral Introducción La segmentación por umbral es una técnica básica y eficiente para separar objetos o áreas de interés en imágenes. Sin embargo, aunque es sencilla y rápida de implementar, presenta vari…
Umbral adaptativo Introducción La segmentación de imágenes es una técnica clave en la visión por computador que implica dividir una imagen en regiones con características similares. Una de las técnicas clásicas utilizadas para lograr esto e…
Umbralización global Introducción La umbralización global es una técnica fundamental en la segmentación de imágenes que ha sido utilizada desde hace muchos años antes de la era de los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning). Es part…
Mean IoU: Una Metriza Crucial para Segmentación de Imágenes Introducción La segmentación de imágenes es una tarea compleja en la visión por computadora que implica dividir una imagen en regiones o segmentos correspondientes a diferentes obj…
Dice coefficient: Una métrica esencial para la segmentación de imágenes Introducción La segmentación de imágenes es una técnica fundamental en visión por computador y aprendizaje profundo, con aplicaciones en múltiples industrias como medic…
IoU por clase: Una métrica clave para la evaluación de segmentación Introducción La Intersección sobre Unión (IoU), también conocida como DICE, es una métrica fundamental en el campo de la segmentación de imágenes. Es particularmente útil e…