Vision por Computador

Planificacion del curso por dia

(este material tambien esta disponible en las clases de cada capitulo)

Clase 01 Ju. 08-Aug-2024:

• 0.1-Programa del Curso (oficial) [PDF]
• 0.1-PPT - Programa del Curso [PPT]
• 0.1-Libro - Neural Networks and Deep Learning (Aggarwal, 2019) [Book]
• 0.1-Libro - Deep Learning (Goodfellow, 2016) [Book]
• 0.1-Libro - Computer Vision (Szeliski, 2010) [Book]
• 0.1-Libro - Multiple View Geometry in Computer Vision (Hartley, 2004) [Book]
• 0.1-Libro - Computer Vision for X-ray Testing (Mery, Pieringer, 2021) [Book]
• 0.1-Libro - Computer Vision for X-ray Testing (Mery, 2015 - Muestra Gratis) [Book]
• 0.1-Video - Clase grabada (2021): Programa del Curso [YouTube]
• 1.1-Video - Clase grabada (2021): Definiciones, historia, perspectiva [YouTube]
• 2.1-Video - Clase grabada (2021): coordenadas homogeneas, lineas, puntos [YouTube]

Clase 02 Ma. 13-Aug-2024:

• 1.1-PPT- Definiciones [PPT]
• 2.1-PPT - Coordenadas homogeneas: puntos, lineas, planos [PPT]
• 2.1-Colab - Ejemplo puntos y lineas [Colab]
• 1.2-PPT - Historia (parte 1) [PPT]
• 2.1-Extra - Ejercicios puntos y lineas [Guia de Ejercicio]

Clase 03 Ma. 20-Aug-2024:

• 2.1-Colab - Trabajo en Clase: E01 - Donde mira John Lennon [Colab]
• 2.1-Colab - Trabajo en Clase: E01 - Soluucion [Colab]
• 2.1-PPT - Transformaciones 2D-2D [PPT]
• 2.3-PPT - Homografias [PPT]
• 2.1-Apuntes - Geometria en Vision por Computador [PDF]
• 1.2-Extra - Vanishing points - perspective [Video]
• 1.2-Video - Maquina de la perspectiva [Video]
• 2.1-Video - Clase grabada (2021): Colab - Trabajo en Clases - John Lennon [YouTube]
• 2.1-Video - Clase grabada (2021): Transformaciones 2D, homografias [YouTube]
• 1.1-Video - Clase grabada (2021): Definiciones, historia, perspectiva [YouTube]

Clase 04 Ju. 22-Aug-2024:

• 2.3-Colab - Ejemplo Homografias [Colab]
• 2.1-Ejercicio Homografias [PDF]
• 2.1-PPT - Transformaciones 3D-3D [PPT]
• 2.1-PPT - Transformaciones 3D-2D [PPT]
• 2.1-Colab - Ejemplo Transformaciones 3D [Colab]
• 1.2-PPT - Historia (parte 2) [PPT]
• 2.2-Video - Clase grabada (2021): Transformaciones 3D, perspectiva [YouTube]
• 2.3-Video - Clase grabada (2021): Colab - Trabajo en Clases - Rectificacion geometrica [YouTube]

Clase 05 Ma. 27-Aug-2024:

• 2.2-PPT - Estimacion de parametros en modelos geometricos [PPT]
• 2.2-PPT - Calibracion [PPT]
• 2.3-Colab - Trabajo en Clase E02: Rectificacion de reloj [Colab]
• 2.3-Colab - Trabajo en Clase E02: Rectificacion de reloj SOLUCION [Colab]
• 2.2-Apuntes - Demostracion minimos cuadrados [Apuntes]
• 2.2-Apuntes - Demostracion descomposicion SVD [Apuntes]

Clase 06 Ju. 29-Aug-2024:

• 2.2-PPT - Estimacion de parametros en modelos geometricos (RANSAC) [PPT]
• 2.2-Colab - Ejemplo de Estimacion de una recta con RANSAC [Colab]
• 2.3-PPT - Mosaicos [PPT]
• 2.2-Colab - Ejemplo Mosaicos con SIFT [Colab]
• 2.2-Video - Clase sobre SIFT (2021) de Reconocimieto de Patrones [YouTube]
• 2.2-Video - Clase grabada (2021): Estimacion de parametros [YouTube]

Clase 07 Ma. 03-Sep-2024:

• 2.2-Colab - Ejemplo de Calibracion [Colab]
• 2.2-Colab - Ejemplo Calibracion Pro [Colab]
• 2.2-Colab - Trabajo en Clases E03: Calibrar camara de proyecto [Colab]
• 2.3-Colab - Solucion al Colab - Trabajo en Clase E03 [Colab]
• 2.2-Video - Clase grabada (2021): Colab - Trabajo en Clases - Calibracion [YouTube]

Clase 08 Ju. 05-Sep-2024:

• 2.2-PPT - Reconstruccion 3D [PPT]
• 2.1-Apuntes - Geometria en Vision por Computador [PDF]
• 2.1-Colab - Ejemplo Reconstruccion 3D (python) [Colab]
• 2.2-Python - Calibracion Python [Python]
• 2.2-Matlab - Ejemplo 3D de una piramide [Matlab]
• 2.2-Matlab - Ejemplo perspectiva (GUI) [Matlab]
• 2.2--> Ejemplo perspectiva (fig file necesario para GUI) [Matlab]
• 2.2--> Ejemplo perspectiva (funcion necesaria para GUI) [Matlab]
• 2.2--> Ejemplo perspectiva (funcion necesaria para GUI) [Matlab]
• 2.2--> Ejemplo perspectiva (datos mesh para GUI) [Matlab]
• 2.2--> Ejemplo perspectiva (datos de perspectiva para GUI) [Matlab]
• 2.1-Extra - Ejercicios de transformaciones 2D y 3D [Guia de Ejercicio]
• 2.2-Video - Video de ejemplo de Reco 3D [YouTube]
• 2.2-Video - Clase grabada (2021): Transformaciones 3D, perspectiva [YouTube]
• 2.2-Video - Clase grabada (2021): Reconstruccion 3D, calibracion [YouTube]

Clase 09 Ma. 10-Sep-2024:

• 2.4-PPT - Geometria Epipolar [PPT]
• 2.4-Colab - Ejemplo geometria epipolar [Colab]
• 2.4-Video - Clase grabada (2021): Geometria epipolar [YouTube]
• 2.4-Colab - Trabajo en Clase E04: Geometria epipolar [Colab]
• 2.4-Proyecto [PPT]

Clase 10 Ju. 12-Sep-2024:

• 2.4-Video - Clase grabada (2021): Colab - Trabajo en Clases - Geometria epipolar [YouTube]
• 2.4-Aplicaciones de multiples vistas [PPT]

Clase 11 Ju. 26-Sep-2024:

• 2.4-Geometria Trifocal [PPT]
• 2.4-Colab - Ejemplo de Geometria Trifocal [Colab]
• 2.4-Matlab - Geometria Trifocal [Matlab]
• 2.4-Apuntes - Resumen del capitulo [PDF]
• 2.4-Apuntes - Geometria en Vision por Computador [PDF]
• 2.4-Video - Clase grabada (2021): Geometria trifocal, multiples vistas [YouTube]
• 0.1-Libro - Computer Vision for X-ray Testing (Mery, Pieringer, 2021) [Book]
• 0.1-Libro - Computer Vision for X-ray Testing (Mery, 2015 - Muestra Gratis) [Book]

Clase 12 Ma. 01-Oct-2024:

• 3.1-PPT - Introduccion a Deep Learning [PPT]
• 3.1-PPT - CNN [PPT]
• 3.1-Intro a Redes Neuronales (material de Patrones) [Link]
• 3.1-Apuntes - Como usar Pytorch para entrenar CNN [Blog]
• 3.1-Colab - Ejemplos CNN (en VisionColab) [Colab]
• 3.1-Video - Video complementario para CNN [YouTube]
• 3.1-Video - Clase grabada (2021): Introduccion a Deep Learning [YouTube]
• 3.1-Video - Clase grabada (2021): CNN [YouTube]

Clase 13 Ju. 03-Oct-2024:

• 3.1-Colab - Trabajo en Clases E05: Entrenamiento CNN [Colab]
• 3.1-Colab - Solucion al Colab - Trabajo en Clase E05 [Colab]
• 3.1-Colab - Ejemplo CNN ojo nariz [Colab]
• 3.1-Video - Clase grabada (2021): Colab - Trabajo en Clases - CNN [YouTube]

Clase 14 Ma. 08-Oct-2024:

• 3.2-PPT - Object Detection (YOLO) + Tracking [PPT]
• 3.2-Colab - Ejemplos Object Detection [Colab]
• 3.2-Video - Clase grabada (2021): YOLO [YouTube]

Clase 15 Ju. 10-Oct-2024:

• 3.2-Colab - Trabajo en Clases E06: YOLO (Deteccion de Mascarilla) [Colab]
• 3.2-Colab - Trabajo en Clases E06: solucion [Colab]
• 3.2-Video - Clase grabada (2021): Colab - Trabajo en Clases - YOLO [YouTube]

Clase 16 Ma. 15-Oct-2024:

• 3.1-PPT - Facial Analysis [PPT]
• 3.1-Colab - Ejemplos Facial Analysis [Colab]
• 3.1-Video - Clase grabada (2021): Analisis facial [YouTube]

Clase 17 Ju. 17-Oct-2024:

• 3.1-PPT - Facial Analysis - Analisis Social [PPT]
• 3.1-Colab - Face Recognition con AdaFace Basico [Colab]
• 3.1-Colab - Trabajo en Clases E07: Ejercicio de analisis facial [Colab]
• 3.1-Colab - Solucion al Colab - Trabajo en Clase E07 [Colab]
• 3.1-Video - Clase grabada (2021): Colab - Trabajo en Clases - Reconocimiento facial [YouTube]

Clase 18 Ma. 22-Oct-2024:

• 3.4-PPT - Unet [PPT]
• 3.4-Colab - Ejemplos Segmentacion Unet [Colab]
• 3.4-Paper - UNet [PDF]
• 3.4-Video - Clase grabada (2021): Unet, GAN, deteccion de anomalias [YouTube]

Clase 19 Ju. 24-Oct-2024:

• 3.4-Colab - Trabajo en Clases E08: Segmentacion con Unet [Colab]
• 3.4-Colab - Solucion al Colab - Trabajo en Clase E08 []
• 3.2-Estadisticas para la deteccion del proyecto [Colab]

Clase 20 Ma. 29-Oct-2024:

• 3.3-PPT - GAN [PPT]
• 3.3-Colab - Ejemplos GAN [Colab]
• 3.3-Video - Clase grabada (2021): Unet, GAN, deteccion de anomalias [YouTube]

Clase 21 Ma. 05-Nov-2024:

• 3.3-Colab - Trabajo en Clases E09: Creacion de imagenes con GAN [Colab]

Clase 22 Ju. 07-Nov-2024:

• 3.2-PPT - Anomaly detection [PPT]
• 3.2-Colab - Ejemplos Anomaly Detection [Colab]
• 3.2-PPT - CLIP [PPT]
• 3.2-Colab - CLIP [Colab]
• 3.2-Video - Clase grabada (2021): Unet, GAN, deteccion de anomalias [YouTube]

Clase 23 Ma. 12-Nov-2024:

• 3.3-Transformers [PPT]
• 3.3-Tutorial de Transformers from Scratch by Umar Jamil [YouTube]
• 3.3-Tutorial de Transformers from Scratch by Umar Jamil [PPT]

Clase 24 Ju. 14-Nov-2024:

• 3.3-Visual Transformers (ViT) [PPT]
• 3.3-Colab - Transformers with HugginFace [Colab]
• 3.3-Colab - Trabajo en Clases E10: Ejercicio de Transformers [Colab]

Clase 25 Ma. 19-Nov-2024:

• 4.1-Lo Bueno lo Malo y lo Feo de la IA [PPT]
• 4.1-Descripcion del Ensayo (T03) [Canvas]

Clase 26 Ju. 21-Nov-2024:

• 3.3-Stable Difussion [PPT]
• 3.3-Difussion Models [Nota]
• 4.2-PPT - Desafios eticos en reconocimiento facial [PPT]
• 4.1-Paper - Fairness and Machine Learning: Barocas,Hardt, Narayanan [Book]
• 4.1-Video - Ethics in AI: A Challenging Task - Ricardo Baeza-Yates [YouTube]
• 4.1-Video - Fairness, part 1 - Moritz Hardt - MLSS 2020 [YouTube]
• 4.1-Video - Fairness, part 2 - Moritz Hardt - MLSS 2020 [YouTube]
• 4.1-Paper - A Tutorial on Fairness in Machine Learning [Nota]
• 4.2-Video - Clase grabada (2021): Etica en reconocimiento facial [YouTube]

Clase 27 Ma. 26-Nov-2024:

• 4.2-PPT - Desafios eticos en reconocimiento facial [PPT]
• 4.1-Federated / Swarm Learning [PPT]
• 4.1-PPT - Explicabilidad [PPT]
• 4.1-Video - Clase grabada (2021): Explicabilidad [YouTube]

Clase 28 Ju. 28-Nov-2024:

• 4.1-PPT - Bias y Fairness [PPT]
• 4.2-PPT - Buenas Practicas [PPT]
• 4.1-PPT - Explicabilidad usando MinPlus [PPT]
• 4.1-Paper - MinPlus [Paper]
• 4.1-Colab - MinPlus [Colab]
• 4.1-Challenges [PPT]
• 4.2-E10 - Socrative > Room: VISION2024 [Socrative]
• 4.1-Video - Clase grabada (2021): Bias y fairness [YouTube]
• 4.1-PPT - Explicabilidad usando MinPlus [PPT]
• 4.1-Adversarial Attacks [YouTube]

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Updated on 28-Nov-2024 at 12:18 by Domingo Mery