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📁 Proyecto Evaluacion De Segmentacion Percepcion Computacional

Desarrollo propio — Alejandro De Mendoza

Academic GitHub

Proyecto desarrollado en el marco de la Ingeniería Informática, Especialización en IA e Ingeniería de Software y Maestría en Arquitectura de Software — Politécnico Grancolombiano


¿Qué es esto?

Proyecto de desarrollo propio realizado por Alejandro De Mendoza como parte de su formación académica y profesional en Ingeniería Informática, especialización en Inteligencia Artificial e Ingeniería de Software, y Maestría en Arquitectura de Software.


Arquitectura

flowchart TD
    A[BSR_bsds500/ - Dataset BSDS500] --> B[Laboratorio2.ipynb]
    A --> C[segmentacion_ground_truth.png]
    A --> D[Imagenes/]
    B --> E[Carga y Preprocesamiento de Imagenes]
    E --> F[Algoritmos de Segmentacion]
    F --> G[Evaluacion vs Ground Truth - segmentacion_ground_truth.png]
    G --> H[Metricas de Segmentacion]
    H --> I[Precision / Recall / F-measure]
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Autor

Alejandro De Mendoza
Ingeniero Informático · Especialista en IA · Especialista en Ingeniería de Software · Máster en Arquitectura de Software

GitHub

About

Evaluación de algoritmos de segmentación de imágenes sobre el dataset BSDS500: métricas de precisión, recall y F-measure para segmentación por bordes en Python/Jupyter. Percepción Computacional, UNIR.

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