🌡️ Open-Vocabulary RGB-Thermal Semantic Segmentation
👥 Integrantes:
- 👤 Julián León
- 👤 Miguel Pimiento
📑 Material de apoyo:
- 📊 Diapositivas: Ver
presentacionespresentación - 📜 Paper: Ver artí
culosculo académicosmico
🎯 Objetivos
📢 EnEsta esta secciósesión sebusca definenexplorar losavances objetivosen super-resolución de lavideo sesión:en tiempo real, un campo crítico para aplicaciones como streaming, videovigilancia y medicina. Tienes como objetivos:
✅ ¿Por qué es importante este tema?
✅ ¿Qué se espera lograr duranteEntender la sesión?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:
🔹 MayorComprender comprensiónlos deltrade-offs temaentre tratado.calidad y velocidad en super-resolución..
🔹 Identificación deReconocer conceptos clave.clave: upsampling espacial, warping óptico, y pérdidas perceptuales.
🔹 RecopilaciónExtraer de información relevanteideas para implementaciones futuras implementaciones.(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:
📌 Explicaciones detalladasRevisión del proceso.artículo
📌 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:
📚 Referencias
📖 Esta sección recopila enlaces a recursos relevantes sobre procesamiento de imágenes:
🔹 📘 Documentación de OpenCV
🔹 📘 Guía de NumPy
🔹 📄 Artículo sobre procesamiento de imágenes