Gracias a ARKit, ARCore y Unity, tenemos un potencial de más de 500 millones de dispositivos para nuestras apps móviles de realidad aumentada.

La captura de contexto es fundamental en estas apps, y una de las maneras más adecuadas de conseguirlo es la detección, clasificación y tracking de imágenes.

Más allá de las funcionalidades por defecto ofrecidas por estos frameworks, podemos expandir sin límites las posibilidades de nuestras experiencias de realidad aumentada con el uso de nuestros propios modelos de machine learning. Analizaremos en detalle cómo hacerlo a través de un caso practico.