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¿Cómo Detectar Objetos Automáticamente con Inteligencia Artificial?

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Un Vistazo al Mundo de la Detección de Objetos con Inteligencia Artificial

La detección de objetos es una técnica que nos permite encontrar objetos en imágenes. Gracias al aprendizaje automático, podemos entrenar modelos con un gran número de ejemplos hasta que son capaces de detectar objetos por sí mismos.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite a los sistemas aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. Se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos, identificando patrones y elaborando predicciones

A continuación, vamos a adentrarnos en este fascinante mundo, descubriendo sus secretos y cómo sacarle el máximo provecho.

¿Qué es la detección de objetos?

La detección de objetos es una tarea de visión por computadora que busca identificar instancias de objetos en imágenes y asignarlas a clases específicas. A nivel básico, responde a la pregunta: «¿qué objetos están dónde?».

Los ordenadores detectan objetos de dos maneras principales:

  1. Detectores de dos etapas: primero, encuentran posibles objetos y luego adivinan qué es cada uno. Este enfoque es más lento pero más preciso.
  2. Detectores de una etapa: intentan hacer ambas cosas a la vez. Son más rápidos pero menos precisos.

Superando desafíos en la detección de objetos

El principal problema en la detección de objetos es que enseñar a un ordenador desde cero requiere mucho tiempo, dinero y un gran número de imágenes. La solución a esto es utilizar modelos preentrenados que ya han sido entrenados con grandes conjuntos de datos y «ajustarlos» a nuestras imágenes específicas.

Supongamos que quieres detectar gatos y tienes un conjunto de datos con cientos de fotos apropiadas. En lugar de comenzar desde cero, puedes utilizar un modelo preentrenado en millones de imágenes y ajustarlo a tus fotos. Esto resultará más económico y ofrecerá mejores resultados.

Evaluando modelos de detección de objetos

Para evaluar los modelos de detección de objetos, como el propuesto por el artículo de invertigación «Compare Object Detection Models From TorchVision«,  los investigadores comparan las cajas delimitadoras que predicen con las cajas reales de nuestro conjunto de datos anotado. Si se superponen en gran medida, nuestro modelo está haciendo un buen trabajo. Esta métrica se llama «Intersección sobre Unión» o IoU.

También podemos analizar la precisión y la exhaustividad (recall) del modelo. La precisión nos indica cuán exacto es nuestro modelo, mientras que la exhaustividad nos muestra cuántos objetos puede encontrar. Existe un equilibrio entre precisión y exhaustividad, y lo ideal es obtener un modelo que los equilibre adecuadamente.

Aplicaciones prácticas y recursos útiles

La detección de objetos es una aplicación fundamental para el aprendizaje automático y nos acerca cada vez más al desarrollo de coches autónomos. Comparar y registrar modelos de detección de objetos puede ser una tarea tediosa y abrumadora, pero con una herramienta de seguimiento de experimentos como Comet, puedes centrar tu atención donde realmente importa.

Para aprender a construir y comparar modelos de detección de objetos utilizando TorchVision y Comet, te recomiendo este fantástico artículo, que incluye un cuaderno de Colab para que puedas seguir el proceso paso a paso.

Conclusión

La detección de objetos es como una caja de herramientas que nos permite explorar y descubrir el mundo oculto en nuestras fotos. A través del aprendizaje automático y la visión por computadora, podemos enseñar a nuestros ordenadores a encontrar objetos en imágenes, abriendo un sinfín de posibilidades y aplicaciones prácticas. La clave para dominar esta técnica está en equilibrar la precisión y la exhaustividad, así como en aprovechar los modelos preentrenados y las herramientas adecuadas.

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