Impartido por Dña. Esther Gascó Marco (UCM)

La complejidad de la percepción en un mundo físico, dinámico e infinitamente variable dificulta la tarea de la visión por computador. La siguiente presentación afronta esta problemática y se centra en la percepción del contenido de la imagen a nivel de píxel, conocido computacionalmente como segmentación semántica. Se abordan una serie de experimentos a partir de imágenes agrícolas de exterior donde se asigna una categoría de cobertura de verdor a cada píxel con el objetivo de diferenciar las distintas líneas de cultivo. Comparamos analíticamente distintos modelos encoder – decoder, tales como U-Net, DeepLabv3, FCN y SegNe

Esther Gascó es directora técnica adjunta de la división de Infraestructuras y Redes en Anovo España. Unidad de negocio dedicada al servicio postventa especializado en ingeniería inversa, robótica, automática y energías renovables. Es graduada en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación por la Universitat Oberta de Catalunya, Máster en Ingeniería de Sistemas y de Control por la Universidad Complutense de Madrid y la Universidad Nacional de Educación a Distancia. Área de especialización de conocimiento en Visión por Computador.