# 🌡️ Open-Vocabulary RGB-Thermal Semantic Segmentation

👥 **Integrantes:**  
- 👤 Julián León
- 👤 Miguel Pimiento

📑 **Material de apoyo:**  
- 📊 **Diapositivas:** [Ver presentación](https://www.canva.com/design/DAGmr4YpJJY/QOWdjHd1NM_6oMsPXaZlrA/view?utm_content=DAGmr4YpJJY&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=uniquelinks&utlId=h6de5a25d2d)  
- 📜 **Paper:** [Ver artículo académico](https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/09460.pdf)

---

## 🎯 **Objetivos**
📢 Esta sesión busca explorar avances en super-resolución de video en tiempo real, un campo crítico para aplicaciones como streaming, videovigilancia y medicina. Tienes como objetivos:  
✅ ¿Por qué es importante este tema?  
✅ Entender la arquitectura propuesta (Fast-VSR) y sus innovaciones.  
✅ Discutir métricas de evaluación (PSNR, SSIM, latencia).   
✅ Identificar aplicaciones prácticas y limitaciones.  


---

## 📊 Resultados Esperados

📍 Esta sección describe de manera general lo que se espera obtener al final de la sesión:

🔹  Comprender los trade-offs entre calidad y velocidad en super-resolución..  
🔹 Reconocer conceptos clave: upsampling espacial, warping óptico, y pérdidas perceptuales.  
🔹 Extraer ideas para implementaciones futuras (ej: optimización en edge devices).

---


## 📚 **Referencias**
📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:  

🔹 [📘 Documentación de OpenCV](https://docs.opencv.org/)  
🔹 [📘 Guía de NumPy](https://numpy.org/doc/stable/)  
🔹 [📄 Artículo sobre procesamiento de imágenes](https://ejemplo.com/articulo)