Beca de Colaboración para la Detección y extracción de pistas deportivas a partir del PNOA con YOLO
Para estudiantes del Grado en ing. Tecnologías de la Información Geoespacial
Alumno/a que haya cursado y superado la asignatura de Big-Data Geoespacial y que desee realizar el TFG sobre esta línea de trabajo relacionada con aplicar técnicas de identificación de objetos en imágenes aéreas.
Las prácticas alineadas con el TFG tiene por objeto desarrollar las siguientes tareas:
- Aprendizaje de conceptos fundamentales de machine Learning en base a tutoriales y vídeos con tareas por desarrollar.
- Identificar en la literatura y repositorios tipo github, kaggle de código relacionado con la tarea de detección de objetos en imágenes.
- Preparación de un conjunto de datos para proceder a entrenar modelos machine learning y Deep learning aplicados a la detección de pistas deportivas.
- Comprender y usar código en Python para usar redes Deep learning de detección de objetos (YOLO, GDAL/OGR,..)
- Entrenar modelos de detección de objetos,
- Entender y usar las métricas para comparar el desempeño de los modelos entrenados.
- Usar el modelo seleccionado para inferir pistas deportivas sobre una extensión geográfica significativa para analizar su desempeño.
Interesados remitir curriculum vitae a m.manso@upmes
El plazo de admisión de C.V. finaliza el 22 de enero a las 23:00
Más información en este Documento.pdf