¿Cuáles son los principales problemas del pipeline tradicional de reconocimiento de objetos?. ¿En qué consiste el problema del gradiente evanescente (vanishing gradient) en las redes neuronales? Comenta alguna solución que se aplicó para combatirlo. Si la tasa de acierto del reconocimiento de objetos en 2D ya supera en algunos casos a la humana, ¿qué sentido tiene realizar este reconocimiento en 3D? Comenta algunos casos en los que el reconocimiento 2D falle. ¿Cual es el principal problema que tienen los datos 3D para ser usados en redes neuronales?Explica soluciones. Explica el método de Hough para detectar planos en una nube de puntos 3D. Explica en detalle el descriptor ESF. Explica el algoritmo de localización de Markov para un robot móvil dentro de un entorno. Menciona sus variantes. Explica el funcionamiento de las cámaras de tiempo de vuelo, inconvenientes y ventajas. Explica RANSAC en detalle. ¿Cómo aplicarlo para resolver el problema de estimación de transformaciones?. Explica cómo se calcularía el volumen de un modelo muy complejo basado en el método de Montecarlo.
