# Segmentación del Cuerpo Humano Tarea del [Currículo de IA para Principiantes](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners). ## Tarea En la producción de video, por ejemplo, en pronósticos del tiempo, a menudo necesitamos recortar una imagen humana de la cámara y colocarla sobre otro metraje. Esto se hace típicamente utilizando técnicas de **chroma key**, cuando una persona es filmada frente a un fondo de color uniforme, que luego se elimina. En este laboratorio, entrenaremos un modelo de red neuronal para recortar la silueta humana. ## El Conjunto de Datos Usaremos el [Conjunto de Datos de Segmentación de Cuerpo Completo MADS](https://www.kaggle.com/datasets/tapakah68/segmentation-full-body-mads-dataset) de Kaggle. Descarga el conjunto de datos manualmente desde Kaggle. ## Iniciando el Notebook Comienza el laboratorio abriendo [BodySegmentation.ipynb](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/lab/BodySegmentation.ipynb) ## Conclusión La segmentación del cuerpo es solo una de las tareas comunes que podemos realizar con imágenes de personas. Otras tareas importantes incluyen **detección de esqueletos** y **detección de poses**. Consulta la biblioteca [OpenPose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) para ver cómo se pueden implementar esas tareas. **Descargo de responsabilidad**: Este documento ha sido traducido utilizando servicios de traducción automática basados en IA. Si bien nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda la traducción profesional humana. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o mala interpretación que surja del uso de esta traducción.