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Lecturas o videos requeridos
Tema 7. Clasificador personalizado que se adapte mejor a sus imágenes específicas
Lecturas
- Para conocer más sobre, clasificador personalizado que se adapte mejor a sus imágenes específicas, te recomendamos leer:
Imani, F. (2021). Image Classification of rock-paper-scissors pictures using Convolutional Neural Network (CNN). Recuperado de https://medium.com/mlearning-ai/image-classification-of-rock-paper-scissors-pictures-using-convolutional-neural-network-cnn-c3d2db127cdb
Videos
- Para conocer más sobre, clasificador personalizado que se adapte mejor a sus imágenes específicas, te recomendamos revisar el siguiente video:
freeCodeCamp.org. (2020, 18 de junio). Keras with TensorFlow Course - Python Deep Learning and Neural Networks for Beginners Tutorial [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=qFJeN9V1ZsI - Para conocer más sobre, clasificador personalizado que se adapte mejor a sus imágenes específicas, te recomendamos revisar el siguiente video:
Keith Galli. (2020, 8 de junio). Real-World Python Neural Nets Tutorial (Image Classification w/ CNN) | Tensorflow & Keras [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=44U8jJxaNp8
Tema 8. Detección de objetos dentro de una imagen
Lecturas
- Para conocer más sobre, detección de objetos dentro de una imagen, te recomendamos leer:
Cassimiro, G. (2021). Transfer Learning with VGG16 and Keras. Recuperado de https://towardsdatascience.com/transfer-learning-with-vgg16-and-keras-50ea161580b4
Videos
- Para conocer más sobre, detección de objetos dentro de una imagen, te recomendamos revisar el siguiente video:
Gabriel Atkin. (2021, 28 de febrero). Food Image Classification (Transfer Learning) - Data Every Day #202 [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=35iRdqY01co - Para conocer más sobre, detección de objetos dentro de una imagen, te recomendamos revisar el siguiente video:
Nicholas Renotte. (2021, 9 de abril). Tensorflow Object Detection in 5 Hours with Python | Full Course with 3 Projects [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=yqkISICHH-U