Segmentación de imágenes médicas en dispositivos IoT

Aceptada

Utilización de técnicas como Vision-Transformers en pytorch para la segmentación. Segmentación de imágenes médicas utilizando Deep Learning. Optimización de modelos de Inteligencia Artificial para dispositivos IoT


Tipo: Charla estandard, 25 minutos

Nivel: Avanzado

Disertantes: Rodrigo Cabello Malagón

Biografiá del Disertante: Research Engineer en Plain Concepts y Microsoft MVP en la categoría de Inteligencia Artificial. Apasionado de las últimas tecnologías y todo lo que tenga relación con el área de la inteligencia artificial. Actualmente me encuentro desarrollando proyectos de Visión por computación que hacen uso de técnicas de Deep Learning.

Horario: 17:30 - 18:00 - 27/10/2021

Sala: Main

Etiquetas/Tags: inteligencia artificial deep learning segmentación de imágenes iot

Descripción completa

Actualmente existen diversas técnicas en el área de deep learning que nos aportan un grado de comprensión distinto de las imágenes. En este caso, hablaremos de Segmentación semántica: Está técnica nos permitirá etiquetar cada pixel de la imagen con con la clase que está representando. Durante esta charla repasaremos el estado del arte dentro de este campo, desde los modelos tradicionales como U-Net hasta la utilización de Vision-Transformers. A continuación, mostraremos como podemos entrenar nuestro modelo con Pytorch para que reconozca órganos en imágenes médicas. Finalmente, comentaremos distintas técnicas de optimización que aplicaremos a nuestro modelo para que sea capaz de realizar predicciones en dispositivos IoT como Jetson-nano, raspberry-pi y Azure Percept.