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Foro del Proyecto del Curso #9
Comments
Hola! tenía una consulta de que cosas están permitidas usar. Por ejemplo tengo entendido que hay varios algoritmos para elegir el humbral para binarizar una imagen, me preguntaba si están disponibles en alguna librería podemos utilizarlos ? o debemos programarlos? |
se pueden usar librerias de procesamiento de imagenes (siempre y cuando
sepan que es lo que hacen), no está permitido usar nada que tenga que ver
machine learning (porque este curso no es sobre machine learning :). Saludos
…On Thu, Oct 22, 2020 at 2:39 PM Francisca Rebolledo < ***@***.***> wrote:
Hola! tenía una consulta de que cosas están permitidas usar. Por ejemplo
tengo entendido que hay varios algoritmos para elegir el humbral para
binarizar una imagen, me preguntaba si están disponibles en alguna librería
podemos utilizarlos ? o debemos programarlos?
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Hola, es obligación utilizar métodos no vistos en clase en el proyecto (además de los que si vimos), ya que en un principio puede que sean sufcientes los métodos vistos en clases, al menos para idear una solución óptima. |
asi es, deben usar otros métodos también… es una buena práctica en los tiempos que vivimos (en los que hay tantos adelantos científicos y tecnológicos cada año) tener la costumbre de aprender un poco más allá de lo que se ve en clases.
Saludos
…On 18 Nov 2020, 4:33 PM -0300, Matias-CT ***@***.***>, wrote:
Hola, es obligación utilizar métodos no vistos en clase en el proyecto (además de los que si vimos), ya que en un principio puede que sean sufcientes los métodos vistos en clases, al menos para idear una solución óptima.
Saludos.
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Profesor, si construimos una función debemos usar los mismos parámetros para todas las imágenes o podemos cambiar los parámetros para cada una de las 50 imágenes. |
Es una sola funcion. Existen soluciones en que la misma funcion adapta internamente los parametros (de manera automatica), por ejemplo si la imagen es muy oscura entonces el threshold de la segmentacion baja en 10%... Deben desarrollar una sola funcion, no 50. |
He implementado en Python el método de segmentación de imagenes a color visto en clases que utiliza la conversion RGB a una imagen en tonos de gris de alto contraste (ver video a partir del minuto 23:22) Codigo en Google Colab |
Profesor, si ocupamos un metodo de cv2 que ocupa un algoritmo con tecnicas bastante complejas (en especifico findContours de cv2 con el algoritmo de susuki) ¿es necesario saber en especifico como funciona esta implementación? |
no en detalle, pero si conceptualmente
Saludos
…On 30 Nov 2020 4:58 PM -0300, José Lara ***@***.***>, wrote:
Profesor, si ocupamos un metodo de cv2 que ocupa un algoritmo con tecnicas bastante complejas (en especifico findContours de cv2 con el algoritmo de susuki) ¿es necesario saber en especifico como funciona esta implementación?
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buen comentario... hay muchas formas de estimar el error, una forma clasica es calcular las variables "precision" y "recall" que tiene mucho que ver con lo que dices ya que no considera los verdaderos negativos... si uds quieren calculen estos valores de manera opcional (las definiciones se encuentran en wikipedia por ejemplo), pero para la tarea deben calcular las variables del enunciado (no porque sean mejores, sino porque asi todos los grupos calculan lo mismo y podemos comparar los desempeños de los algoritmos desarrollados).
Saludos
…On 30 Nov 2020 7:43 PM -0300, Felipe Quinteros ***@***.***>, wrote:
Tiene sentido calcular el error utilizando solamente los pixeles blancos? Eso hace que cualquier error se note más, porque las segmentaciones que he hecho son suficientemente similares a la ideal como para que tenga muchos pixeles negros en común, por lo que si considerara toda la imagen para el calculo del error, el porcentaje de error disminuiría, pero siento que sería medio falso ese porcentaje de error, por que me interesa que los pixeles blancos (la segmentación) sea lo más parecida posible a la ideal.
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En la presentacion final deben calcular adicionalemente el F1-score definido como: F1 = TT / (TT + FP + FN) donde TT = 2 x TP |
Hola profe :) |
yo espero que lean al menos tres papers sobre metodos de segmentacion de
lunares, en que el fuerte del paper sea procesamiento de imagenes (y no
machine learning)... el objetivo es que estos papers no solo sean usados
para saber en que está el estado del arte, sino que tambien para entender
nuevos metodos, y que algunas de las ideas de estos metodos puedan usarlas
en el metodo propuesto por uds.
On Wed, Dec 9, 2020 at 10:07 PM Matias-CT ***@***.***> wrote:
Hola profe :)
Quería preguntarle que tanto detalle debe haber en 'la revisión del
estado del arte' en la presentación.
¿Hay que presentar alguna serie de papers? ¿o con uno reciente basta para
abordar esa sección (por ejemplo, en las introducciones de los papers
siempre se habla del estado del arte ¿con basarnos en la intro de uno
bastaría?) ?
… Saludos
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