Deep learning

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Deep Learning models for interacting with cobots

Ponente: Manuel García Domínguez (Investigador Predoctoral, Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 24 de mayo de 2022, 12:00.

Resumen: En esta charla veremos cómo se han utilizado distintos modelos de aprendizaje profundo en un proyecto de monitorización de acciones para interactuar con robots colaborativos (cobots). Para ello nos hemos encargargado de todo el proceso del proyecto, desde la adquisición del dataset hasta la creación y uso del modelo de inteligencia artificial para la predicción de las acciones. A lo largo de la presentación recorreremos y profundizaremos en los pasos necesarios para realizar el proyecto, desde ver los vídeos sobre los que estamos trabajando hasta los resultados obtenidos. Este proyecto se ha llevado a cabo durante mi estancia en el Institute of Intelligent Industrial Technologies and Systems for Advanced Manufacturing, Bari (Italia).

Computer vision and Deep Learning for plant phisiology

Ponente: Ángela Casado García (Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 29 de marzo de 2022, 12:00.

Resumen: La detección y la segmentación de objetos son unas de las áreas de la visión por computador que más aplicaciones tiene en diversos ámbitos como son la seguridad, la biología o la medicina. En la actualidad las técnicas más exitosas están basadas en métodos de aprendizaje profundo. Aunque estos métodos han logrado grandes resultados, tienen una serie de limitaciones. En esta presentación introduciremos las distintas aproximaciones que hemos desarrollado para abordar dichas limitaciones, y evaluar las soluciones propuestas en distintos contextos de la fisiología vegetal como son la medición de la densidad estomatal y de glándulas salinas, o la agricultura de precisión.

Inteligencia Artificial para Interpretar Mapas

Ponente: Jónathan Heras Vicente (Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: miércoles 4 de octubre, 11:00

Resumen: La segmentación semántica es una técnica de Inteligencia Artificial que tiene como objetivo el ser capaces de comprender una imagen al nivel de píxel, es decir ser capaces de otorgar una etiqueta o categoría a cada píxel de una imagen. Por ejemplo, en el caso que nos ocupa en esta charla, queremos ser capaces de distinguir en una imagen aérea los píxeles que pertenecen a edificaciones, a carreteras o que son considerados como fondo.

En esta charla, presentamos como las técnicas de aprendizaje profundo pueden ser aplicadas a la segmentación semántica y su aplicación a la detección de edificaciones y carreteras en imágenes aéreas disponibles en IDERioja.

Puedes acceder a las transparencias de la charla a través de este enlace.

Nota: el blog de la comunidad de la Infraestructura de Datos Espaciales de España  (IDEE) recoge en una entrada el contenido de la charla. Puedes acceder a la entrada en el siguiente enlace.