🌡️ Open-Vocabulary RGB-Thermal Semantic Segmentation
👥 Integrantes:
- 👤 Julián León
- 👤 Miguel Pimiento
📑 Material de apoyo:
- 📊 Diapositivas: Ver presentaciones
- 📜 Paper: Ver artículos académicos
🎯 Objetivos
📢 En esta sección se definen los objetivos de la sesión:
✅ ¿Por qué es importante este tema?
✅ ¿Qué se espera lograr durante la sesión?
📊 Resultados Esperados
📍 Esta sección describe de manera general lo que se espera obtener al final de la sesión:
🔹 Mayor comprensión del tema tratado.
🔹 Identificación de conceptos clave.
🔹 Recopilación de información relevante para futuras implementaciones.
⚙️ Metodología
📖 Aquí se explicarán todos los temas tratados en la sesión con mayor detalle. Esta sección se completará después de la sesión e incluirá:
📌 Explicaciones detalladas del proceso.
📌 Análisis de los conceptos presentados.
📌 Ejemplos prácticos y fragmentos de código.
💡 Ejemplo de código en Python:
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imagen = cv2.imread(".images/ejemplo.png")
plt.imshow(cv2.cvtColor(imagen, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
📷 Uso de imágenes
⚠️ Solo utilizar imágenes disponibles en internet debido a las limitaciones de almacenamiento.
🖼️ Ejemplo de imagen adjunta:
📌 También puedes ajustar el tamaño y alineación de las imágenes:
📊 Ejemplo de tabla:
📌 A | 📌 B | 📌 C |
---|---|---|
✔️ Uno | Texto de prueba | 🔍 |
📚 Referencias
📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:
🔹 📘 Documentación de OpenCV
🔹 📘 Guía de NumPy
🔹 📄 Artículo sobre procesamiento de imágenes
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