What is computer vision in deep learning?

• La visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y comprender información visual del entorno circundante.
• Permite a las computadoras percibir el mundo a través de imágenes o videos digitales, tal como lo hacen los humanos con sus ojos.
• Al aprovechar algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje profundo, las computadoras pueden reconocer objetos, detectar patrones y tomar decisiones inteligentes basadas en datos visuales.

La visión por computadora (CV) es el estudio de cómo las máquinas comprenden el contenido de imágenes y videos. Al analizar elementos específicos dentro de los datos visuales, los algoritmos de visión por computadora permiten tareas predictivas o de toma de decisiones.

El aprendizaje profundo es ahora el enfoque predominante para la visión por computadora. Este artículo examina diversas aplicaciones del aprendizaje profundo en la visión por computadora, con un enfoque en los beneficios de las redes neuronales convolucionales (CNNs). Las CNNs ofrecen una estructura en capas que permite a las redes neuronales identificar las características más significativas dentro de una imagen, mejorando la precisión y la eficiencia en el análisis.

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¿Qué es la visión por computadora?

La visión por computadora, un subconjunto del aprendizaje automático, se centra en interpretar y comprender imágenes y videos para permitir que las computadoras 'vean' y realicen tareas visuales similares a las de los humanos. Ver también: Ziggo Group nombra a sus líderes antes de su salida a bolsa en Ámsterdam en 2027.

Los modelos de visión por computadora están diseñados para analizar datos visuales identificando características y contexto aprendidos durante el entrenamiento. Esta capacidad permite a los modelos interpretar imágenes y videos, aplicando sus conocimientos a procesos predictivos o de toma de decisiones. Ver también: Asociación ECHOES.

Aunque ambos tratan con datos visuales, es importante distinguir el procesamiento de imágenes de la visión por computadora. El procesamiento de imágenes implica modificar o mejorar imágenes para generar una nueva salida, como ajustar el brillo o la resolución, difuminar detalles sensibles o recortar. A diferencia de la visión por computadora, el procesamiento de imágenes no implica necesariamente la identificación de contenido. Ver también: IT Department - Athlok.

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El papel del aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, ha revolucionado la visión por computadora al permitir un análisis de imágenes más preciso y eficiente. En el núcleo del aprendizaje profundo se encuentran las redes neuronales artificiales, redes complejas de nodos interconectados inspiradas en el cerebro humano. Estas redes neuronales se entrenan con grandes conjuntos de datos para aprender patrones y características complejas directamente de los datos de imágenes sin procesar, sin necesidad de programación explícita. Ver también: Alejandro Estua.

Usos del aprendizaje profundo en la visión por computadora

El desarrollo de las tecnologías de aprendizaje profundo ha permitido la creación de modelos de visión por computadora más precisos y complejos. A medida que estas tecnologías aumentan, la incorporación de aplicaciones de visión por computadora se vuelve más útil. A continuación, se presentan algunas formas en que el aprendizaje profundo se está utilizando para mejorar la visión por computadora. Ver también: Alejandro Manzo.

Detección de objetos

Existen dos tipos comunes de detección de objetos realizados mediante técnicas de visión por computadora. El primer paso de la detección de objetos en dos pasos requiere una Red de Propuesta de Regiones (RPN), que proporciona una serie de regiones candidatas que pueden contener objetos importantes. El segundo paso es pasar las propuestas de región a una arquitectura de clasificación neuronal, comúnmente un algoritmo de agrupamiento jerárquico basado en RCNN, o agrupación de regiones de interés (ROI) en Fast RCNN. Estos enfoques son bastante precisos, pero pueden ser muy lentos.

Con la necesidad de detección de objetos en tiempo real, han surgido arquitecturas de detección de objetos en un solo paso, como YOLO, SSD y RetinaNet. Estas combinan el paso de detección y clasificación, mediante la regresión de las predicciones de los cuadros delimitadores. Cada cuadro delimitador se representa con solo unas pocas coordenadas, lo que facilita la combinación del paso de detección y clasificación y acelera el procesamiento.

Localización y detección de objetos

La localización de imágenes implica determinar las ubicaciones de los objetos dentro de una imagen, generalmente denotándolos con cuadros delimitadores. La detección de objetos se basa en esto no solo localizando objetos sino también clasificándolos. Esta tarea depende en gran medida de las redes neuronales convolucionales (CNNs). Ver también: Alejandro Hernandez.

La localización y la detección de objetos son fundamentales para identificar numerosos objetos dentro de escenas complejas, lo que permite aplicaciones como la interpretación de imágenes de diagnóstico médico. Ver también: Alejandro Garza.

Segmentación semántica

La segmentación semántica, también conocida como segmentación de objetos, se diferencia de la detección de objetos al identificar con precisión los píxeles asociados con objetos individuales, eliminando la necesidad de cuadros delimitadores. Este enfoque permite una delimitación más precisa de los objetos de la imagen. Ver también: Alejandro Guerrero.

La segmentación semántica se implementa comúnmente utilizando redes totalmente convolucionales (FCN) o U-Nets.

Una aplicación frecuente de la segmentación semántica es en el entrenamiento de vehículos autónomos. Esta técnica permite a los investigadores utilizar imágenes de calles o carreteras con límites de objetos definidos con precisión, facilitando un entrenamiento sólido para los sistemas de navegación autónoma.

Estimación de pose

La estimación de pose es un método que se utiliza para determinar dónde se encuentran las articulaciones en una imagen de una persona u objeto y qué indica la colocación de esas articulaciones. Se puede utilizar tanto con imágenes 2D como 3D. La arquitectura principal utilizada para la estimación de pose es PoseNet, que se basa en CNNs.

La estimación de pose se utiliza para determinar dónde pueden aparecer partes del cuerpo en una imagen y puede usarse para generar posturas o movimientos realistas de figuras humanas. A menudo, esta funcionalidad se utiliza para la realidad aumentada, la imitación de movimientos con robótica o el análisis de la marcha.