Equilibrio y Análisis de Modelos de Segmentación de Imágenes

En visión por computadora, la detección de objetos pequeños o características raras a menudo falla porque los píxeles de fondo abruman las clases objetivo. Superar este desequilibrio de clases es crucial para construir modelos de segmentación de imágenes confiables en campos como la imagen médica y el análisis de satélites. Este curso basado en texto te guía desde las definiciones fundamentales de segmentación de imágenes hasta estrategias prácticas para equilibrar conjuntos de datos y analizar predicciones. Obtendrás una comprensión clara de cómo evaluar el rendimiento de tu modelo más allá de la simple precisión de píxeles e implementar funciones de pérdida modernas para manejar datos sesgados. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos centrales de la segmentación semántica y de instancias de imágenes; * Analizar las predicciones del modelo utilizando métricas avanzadas como Intersection over Union y el coeficiente Dice; * Aplicar técnicas de equilibrio de clases que incluyen la entropía cruzada ponderada y Focal Loss; * Identificar errores comunes al evaluar modelos en conjuntos de datos muy sesgados; * Implementar estrategias básicas de preprocesamiento y aumento de datos para mitigar el desequilibrio. El curso comienza con la terminología esencial y la mecánica fundamental de la segmentación de imágenes. Luego progresarás a través de explicaciones escritas estructuradas y fragmentos de código prácticos que demuestran cómo configurar funciones de pérdida y evaluar predicciones de manera efectiva. Este programa está diseñado para desarrolladores de aprendizaje automático principiantes y científicos de datos interesados en visión por computadora, sin requerir experiencia avanzada en aprendizaje profundo. Comienza a dominar el análisis de segmentación de imágenes y construye modelos de visión por computadora más robustos hoy mismo.