Visión por computadoras con aprendizaje profundo

Abstract

Esta área de investigación se enfoca en el análisis y creación de sistemas y modelos basados en Deep Learning para abordar desafíos en el campo de la Visión por Computadora, integrando tanto métodos clásicos de Aprendizaje Automático, como enfoques avanzados de Aprendizaje Profundo mediante el uso de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y arquitecturas basadas en Transformers. En este marco, los autores de este estudio implementan y adaptan dichas metodologías para resolver diversos problemas específicos: ● Interpretabilidad de modelos de Redes Neuronales, con énfasis en modelos post-hoc. ● Análisis y procesamiento de datos astronómicos, enfocados recuperación de en trabajos observación históricos. ● Estimación de ingreso per cápita utilizando imágenes satelitales.