🌡️ Open-Vocabulary RGB-Thermal Semantic Segmentation
👥 Integrantes:
- 👤 Julián León
- 👤 Miguel Pimiento
📑 Material de apoyo:
- 📊 Diapositivas: Ver presentación
- 📜 Paper: Ver artículo académico
🎯 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).
⚙️ Metodología
📖 Aquí se explicarán todos los temas tratados en la sesión con mayor detalle. Esta sección se completará después de la sesión e incluirá:
📌 Revisión del artículo
📌 Análisis de los conceptos presentados.
📌 Ejemplos prácticos y fragmentos de código.
📚 Referencias
📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:
🔹 📘 Documentación de OpenCV
🔹 📘 Guía de NumPy
🔹 📄 Artículo sobre procesamiento de imágenes