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Este repositorio ofrece una colección integral de cuadernos Jupyter para aprender visión por computadora. Abarca desde arquitecturas fundamentales como ResNet hasta modelos de vanguardia, incluidos RF-DETR, YOLO11, SAM 3 y Qwen3-VL. Los tutoriales abarcan tareas como detección de objetos, segmentación de instancias, estimación de pose, detección de puntos clave, seguimiento de objetos, OCR y extracción de datos JSON. Muchos cuadernos incluyen guías de ajuste fino para conjuntos de datos personalizados, mientras que otros demuestran capacidades de inferencia de cero disparos. Cada cuaderno se puede abrir directamente en Google Colab, Kaggle o SageMaker Studio Lab, y muchos incluyen materiales complementarios como videos de YouTube, publicaciones de blog y enlaces a los artículos originales. La colección se mantiene activamente y crece con el tiempo, lo que la convierte en un recurso valioso para profesionales e investigadores en visión por computadora.