Visión artificial: componentes de los sistemas de visión y nuevas tendencias en Deep Learning

Los avances continuos en la visión artificial permiten resolver problemas de distinta índole, como pueden ser la conducción autónoma, el reconocimiento biométrico, la detección de defectos industriales o la interacción entre humanos y robots. Este libro es una readaptación y ampliación del libro de Visión Artificial mediante aprendizaje automático con Tensorflow y Pytorch, publicado anteriormente por los autores, y es una guía esencial para cualquier persona que desee comprender cómo las máquinas interpretan el mundo visual. De forma secuencial y con numerosos ejemplos prácticos, se desglosan los conceptos básicos, las tecnologías de procesamiento de imágenes más novedosas y las últimas tendencias de programación mediante aprendizaje automático. En la primera parte del libro se realiza una introducción a la visión artificial y se presentan los componentes básicos de los sistemas de visión. En la segunda parte se muestran las últimas tendencias en procesamiento con Deep Learning a través ejemplos en Tensorflow y Pytorch, de manera que el lector sea capaz de implementar y utilizar, desde modelos sencillos, hasta otros más complejos como por ejemplo los modelos generativos mediante redes GAN o de difusión, entre otros. El libro presenta numerosos modelos incluyendo VAEs, U-Nets, YOLO, Mask R-CNN, etc., los componentes básicos de los sistemas de visión.