Despliegue y Optimización de Modelos Faster R-CNN con ONNX Runtime
Introducción al Despliegue de Modelos de Detección de Objetos
La detección de objetos es una capacidad fundamental en la visión por computadora, actuando como los "ojos" de los sistemas inteligentes al localizar e identificar elementos clave en una imagen. Sin embargo, llevar modelos avanzados de detección a entornos de producción pre ...
Publicado el 6-27 01:10
Guía técnica de Open Images Dataset: Implementación y entrenamiento de modelos de visión artificial
Open Images Dataset, desarrollado por el equipo de Google, representa uno de los pilares más robustos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo en el ámbito de la visión por computadora. Con un volumen que supera los 9 millones de imágenes y una taxonomía que abarca más de 600 categorías de objetos, este ecosistema es fundamental ...
Publicado el 6-24 22:05
Análisis del Modelo Ligero Multimodal Youtu-VL-4B-Instruct: ¿Cómo Mejora el Modelado de Palabras Visuales la Retención de Detalles?
1. Introducción: Cuando la IA no solo "lee" sino también "ve"
Imagine que le muestra a una IA una foto compleja de una calle, con personas, coches, letreros de tiendas y edificios al fondo. Usted le pregunta: "¿Qué dice el letrero de la cafetería en la esquina inferior derecha de la imagen?". Un modelo multimodal t ...
Publicado el 6-5 18:47
Guía para la implementación y primeras ejecuciones de YOLOv8
Para empezar a trabajar con YOLOv8, es necesario obtener su código fuente oficial. El proyecto ahora se conoce como ultralytics. Puedes descargar el paquete comprimido desde el repositorio oficial de GitHub.
Una vez descargado, se recomienda crear un directorio dedicado en tu sistema (por ejemplo, C:\proyectos\yolov8) y extraer allí el contenid ...
Publicado el 6-4 02:19