Los modelos líderes de visión artificial 

¿Alguna vez te has preguntado cómo se desbloquea tu teléfono con tu cara o cómo las apps saben exactamente qué hay en una foto? Esa es la magia de los modelos de visión artificial: herramientas que ayudan a las máquinas a "ver" y comprender imágenes como nosotros. Con los años, la visión artificial ha avanzado enormemente gracias al lanzamiento de modelos potentes y eficientes. Estos avances han impactado todo, desde la atención médica hasta los coches autónomos. Por ejemplo, modelos como AlexNet y ResNet impulsaron una revolución en la clasificación de imágenes. R-CNN y sus sucesores hicieron que la detección de objetos fuera más inteligente, mientras que U-Net revolucionó la segmentación de imágenes médicas.

En esta guía, repasaremos los diferentes tipos de modelos de visión artificial y lo que hace que cada uno sea especial, en términos simples.

Modelos personalizados para desafíos del mundo real: el enfoque de AI Superior hacia la visión artificial

IA superior Líder en inteligencia artificial. Nuestra empresa puede adaptar modelos de visión artificial, desde redes neuronales convolucionales (CNN) hasta transformadores, para aplicaciones reales altamente específicas. 

Ya sea segmentando tejido adiposo y muscular en resonancias magnéticas para un centro oftalmológico o implementando un sistema de detección de grafitis en tiempo real para municipios, garantizamos que cada solución sea específica, precisa y escalable. Nuestra herramienta de detección de daños en carreteras, impulsada por aprendizaje profundo, ya ha mejorado la monitorización de infraestructuras, mientras que nuestro sistema de detección de escombros con drones ahorró a una ciudad más de 320 horas de trabajo al mes. Otro caso de éxito incluye una solución de automatización de OCR que redujo a la mitad los errores de entrada de datos, aumentando drásticamente la eficiencia.

El enfoque de AI Superior siempre se centra en el cliente. No solo desarrollamos sistemas de IA avanzados, sino que también guiamos a nuestros clientes mediante la capacitación y la integración fluida con sus flujos de trabajo existentes. Si busca incorporar los últimos avances en inteligencia artificial a su negocio, estamos aquí para ayudarle. Deje que AI Superior desarrolle e implemente las herramientas de visión artificial que su proyecto necesita para el éxito.

Y ahora, hablemos de los modelos de visión artificial. ¿Qué tipos existen y en qué se diferencian? Analicemos cada uno paso a paso:

1. YOLO (Solo miras una vez)

YOLO es una familia de modelos de detección de objetos en tiempo real conocidos por su velocidad y eficiencia. Introducido por Joseph Redmon et al., YOLO procesa imágenes en una sola pasada a través de una red neuronal convolucional (CNN), prediciendo simultáneamente cuadros delimitadores y probabilidades de clase. Su arquitectura ligera y su capacidad para alcanzar altas velocidades de fotogramas lo hacen ideal para dispositivos periféricos y aplicaciones en tiempo real como la videovigilancia y la conducción autónoma. Las versiones más recientes, como YOLOv12, combinan velocidad y precisión, alcanzando hasta 150 FPS para redes más pequeñas con una precisión media promedio (mAP) de aproximadamente 63% en conjuntos de datos COCO.

Características del modelo:

• Arquitectura ligera optimizada para dispositivos de borde
• Detección de objetos en tiempo real hasta 150 FPS
• Detección de una sola etapa para un procesamiento más rápido
• MAP bastante bueno de 63% en el conjunto de datos COCO
• Admite detección, segmentación y clasificación de objetos.

Ámbito de uso:

• Vehículos autónomos para detección de peatones y obstáculos
• Videovigilancia para monitorización en tiempo real
• Drones y robótica para navegación y seguimiento de objetos
• Dispositivos IoT para aplicaciones de baja latencia
• Venta minorista de sistemas de pago automatizados

2. VGGNet

VGGNet, desarrollada por el Grupo de Geometría Visual de Oxford, es una red neuronal convolucional conocida por su simplicidad y profundidad. Mediante pequeños filtros convolucionales 3×3 apilados en arquitecturas profundas (hasta 19 capas), VGGNet destaca en tareas de clasificación de imágenes. Su estructura uniforme le permite capturar patrones complejos, lo que la convierte en un referente para el aprendizaje por transferencia. Sin embargo, su alto número de parámetros la hace computacionalmente intensiva, lo que limita su uso en dispositivos con recursos limitados.

Características del modelo:

• Arquitectura profunda con hasta 19 capas
• Pequeños filtros convolucionales 3×3 para simplificar
• Alto recuento de parámetros que requiere importantes recursos computacionales
• Buen rendimiento en la clasificación de imágenes
• Ampliamente utilizado para el aprendizaje por transferencia

Ámbito de uso:

• Clasificación de imágenes para conjuntos de datos a gran escala como ImageNet
• Transferencia de aprendizaje para tareas de visión personalizadas
• Imágenes médicas para la clasificación de enfermedades
• Investigación académica para la evaluación comparativa
• Sistemas de recuperación de imágenes basados en contenido

3. Transformador Swin

El Transformador Swin introduce una arquitectura de transformador jerárquica con ventanas desplazadas, lo que permite un modelado eficiente de datos visuales a diversas escalas. A diferencia de las CNN tradicionales, utiliza mecanismos de autoatención dentro de ventanas locales, lo que reduce la complejidad computacional y mantiene una alta precisión. Supera a muchos modelos basados en CNN en la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación, lo que lo convierte en una opción versátil para las tareas modernas de visión artificial.

Características del modelo:

• Transformador jerárquico con atención de ventana desplazada
• Escalado eficiente para múltiples tareas de visión
• Alta precisión en los benchmarks ImageNet y COCO
• Menor complejidad computacional en comparación con los ViT estándar
• Admite clasificación, detección y segmentación de imágenes.

Ámbito de uso:

• Clasificación de imágenes para aplicaciones de alta precisión
• Detección de objetos en escenas complejas
• Segmentación semántica para la planificación urbana
• Conducción autónoma para la comprensión del entorno
• Agricultura de precisión para el monitoreo de cultivos

4. EfficientNet

EfficientNet, desarrollado por Google, logra una precisión de vanguardia con menos parámetros al escalar sistemáticamente la profundidad, el ancho y la resolución de la red mediante un coeficiente compuesto. Su eficiencia lo hace adecuado tanto para servidores de alto rendimiento como para dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles. Variantes como EfficientNet-B0 a B7 ofrecen flexibilidad para diferentes presupuestos computacionales, destacando en tareas de clasificación de imágenes y aprendizaje por transferencia.

Características del modelo:

• Escala compuesta de profundidad, ancho y resolución
• Alta precisión con menos parámetros
• Variantes (B0-B7) para diferentes restricciones de recursos
• Optimizado para dispositivos móviles e integrados
• Buen desempeño en el aprendizaje por transferencia

Ámbito de uso:

• Aplicaciones móviles para la clasificación de imágenes en el dispositivo
• Sistemas integrados para procesamiento en tiempo real
• Imágenes médicas para herramientas de diagnóstico
• Automatización industrial para el control de calidad
• Tareas de clasificación de imágenes de propósito general

5. Detectron2

Detectron2, desarrollado por Facebook AI Research (FAIR), es una biblioteca modular y escalable para la detección y segmentación de objetos. Implementa algoritmos de vanguardia como Faster R-CNN, Mask R-CNN y RetinaNet, ofreciendo alta personalización para aplicaciones de investigación e industriales. Su integración con PyTorch garantiza flexibilidad, lo que lo convierte en una opción predilecta para tareas que requieren detección y segmentación precisas, como vehículos autónomos e imágenes médicas.

Características del modelo:

• Biblioteca modular que admite múltiples algoritmos de detección
• Implementa Faster R-CNN, Mask R-CNN y RetinaNet
• Alta personalización para investigación y producción.
• Integración perfecta con PyTorch
• Alta precisión en detección y segmentación

Ámbito de uso:

• Vehículos autónomos para la detección de objetos
• Imágenes médicas para la segmentación de órganos y tumores
• Robótica para el seguimiento de objetos complejos
• Investigación industrial para soluciones de visión personalizadas
• Agricultura de precisión para el análisis de la salud de las plantas

6. DINOSAURIOS

DINO, desarrollado por Meta AI, es un modelo de aprendizaje autosupervisado que logra representaciones visuales robustas sin datos etiquetados. Al fomentar la coherencia entre vistas aumentadas de la misma imagen, DINO aprende características que rivalizan con los modelos supervisados en tareas como la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Su capacidad para trabajar con conjuntos de datos sin etiquetar lo hace rentable para aplicaciones donde los datos etiquetados son escasos.

Características del modelo:

• Aprendizaje autosupervisado para representaciones robustas
• No se requieren conjuntos de datos etiquetados
• Alto rendimiento en clasificación y detección de imágenes
• Eficaz con los Transformadores de Visión (ViTs)
• Rentable para entornos con escasez de datos

Ámbito de uso:

• Clasificación de imágenes con datos etiquetados limitados
• Detección de objetos en entornos de investigación
• Imágenes médicas para la detección de enfermedades raras
• Monitoreo ambiental con imágenes satelitales
• Redes sociales para análisis de contenido

7. CLIP

CLIP (Preentrenamiento de Lenguaje e Imagen Contrastivo), desarrollado por OpenAI, conecta datos visuales y textuales mediante aprendizaje contrastivo. Aprende a alinear las imágenes con sus correspondientes descripciones textuales, lo que permite la clasificación de cero disparos y tareas intermodales como el subtitulado de imágenes. Las capacidades multimodales de CLIP lo hacen ideal para aplicaciones que requieren comprensión visual y lingüística, como la búsqueda visual y la moderación de contenido.

Características del modelo:

• Modelo multimodal que integra visión y lenguaje
• Capacidades de clasificación de disparo cero
• Alto rendimiento en la recuperación intermodal
• Entrenado en conjuntos de datos de imagen y texto a gran escala
• Versátil para tareas de visión y lenguaje

Ámbito de uso:

• Búsqueda visual en plataformas de comercio electrónico
• Moderación de contenidos en redes sociales
• Subtítulos de imágenes para herramientas de accesibilidad
• Chatbots multimodales para atención al cliente
• Herramientas educativas para el aprendizaje visual

8. ResNet

ResNet (Red Residual), desarrollado por Microsoft Research, revolucionó el aprendizaje profundo al introducir conexiones residuales que permiten el entrenamiento de redes muy profundas (hasta 152 capas) sin sufrir gradientes de desaparición. Al aprender funciones residuales con conexiones de salto, ResNet logra una alta precisión en la clasificación de imágenes y sirve como base para numerosas tareas de visión artificial. Su robustez y versatilidad lo convierten en un recurso fundamental tanto en aplicaciones de investigación como industriales.

Características del modelo:

• Arquitectura profunda con hasta 152 capas
• Conexiones residuales para mitigar los gradientes que desaparecen
• Alta precisión en la clasificación de imágenes en ImageNet
• Columna vertebral versátil para detección y segmentación
• Computacionalmente intensivo pero ampliamente optimizado

Ámbito de uso:

• Clasificación de imágenes para conjuntos de datos a gran escala
• Detección y segmentación de objetos como columna vertebral
• Imágenes médicas para clasificación diagnóstica
• Sistemas de reconocimiento facial
• Automatización industrial para la detección de defectos

9. Origen (GoogleNet)

Inception, también conocida como GoogleNet, es una red neuronal convolucional profunda desarrollada por Google, destacada por sus innovadores módulos "Inception", que procesan filtros de múltiples tamaños en paralelo para capturar diversas características. Presentada como ganadora del desafío ImageNet de 2014, logra una alta precisión en la clasificación de imágenes con menos parámetros que sus predecesoras, como VGGNet, lo que la hace más eficiente computacionalmente. Su arquitectura equilibra la profundidad y la amplitud, lo que permite una extracción eficaz de características para conjuntos de datos complejos. El diseño de Inception ha influido en modelos posteriores y sigue siendo una opción popular para el aprendizaje por transferencia y como eje central para tareas de detección.

Características del modelo:

• Módulos de inicio con convoluciones paralelas
• Alta precisión con recuento reducido de parámetros
• Computación eficiente en comparación con redes más profundas
• Buen desempeño en la clasificación de ImageNet
• Adecuado para el aprendizaje por transferencia y el uso de la red troncal

Ámbito de uso:

• Clasificación de imágenes para conjuntos de datos a gran escala
• Transferencia de aprendizaje para aplicaciones de visión personalizadas
• La detección de objetos como columna vertebral de la extracción de características
• Imágenes médicas para tareas de diagnóstico
• Sistemas de vigilancia para el análisis de escenas

10. MobileNet

MobileNet, desarrollado por Google, es una familia de redes neuronales convolucionales ligeras diseñadas para entornos con recursos limitados, como dispositivos móviles e integrados. Utiliza convoluciones separables en profundidad para reducir la complejidad computacional y mantener una precisión razonable, lo que lo hace ideal para aplicaciones en dispositivos. Variantes como MobileNet V2 y V3 ofrecen un rendimiento mejorado con menos parámetros, alcanzando una precisión top-1 de hasta 75% en ImageNet con una latencia mínima. Su eficiencia y adaptabilidad lo convierten en la opción ideal para tareas de visión en tiempo real en hardware de bajo consumo.

Características del modelo:

• Arquitectura ligera con convoluciones separables en profundidad
• Optimizado para dispositivos móviles e integrados
• Variantes (V1-V3) con eficiencia y precisión mejoradas
• Precisión top-1 de hasta 75% en ImageNet
• Baja latencia para aplicaciones en tiempo real

Ámbito de uso:

• Aplicaciones móviles para la clasificación de imágenes en el dispositivo
• Sistemas integrados para IoT y computación de borde
• Detección de objetos en tiempo real en wearables
• Realidad aumentada para el reconocimiento de características
• Venta minorista para identificación de productos en tienda

11. DeepFace

DeepFace, desarrollado por Facebook AI Research, es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para el reconocimiento facial, que logra una precisión casi humana en la identificación de rostros. Emplea una red neuronal convolucional de nueve capas entrenada con un conjunto masivo de datos de imágenes faciales, utilizando una técnica de alineación 3D para normalizar las orientaciones faciales. DeepFace destaca en la extracción de rasgos faciales y su comparación entre imágenes, lo que lo hace muy eficaz para la verificación de identidad. Su robusto rendimiento en entornos sin restricciones, como la variación de la iluminación o los ángulos, lo ha convertido en un referente en la investigación y las aplicaciones del reconocimiento facial.

Características del modelo:

• CNN de nueve capas con alineación facial 3D
• Alta precisión, acercándose al rendimiento del nivel humano
• Entrenado en conjuntos de datos de imágenes faciales a gran escala
• Resistente a variaciones de iluminación y pose.
• Optimizado para la verificación e identificación facial

Ámbito de uso:

• Sistemas de seguridad para autenticación biométrica
• Redes sociales para el etiquetado automático de rostros
• Vigilancia para la identificación de individuos en multitudes
• Control de acceso en edificios inteligentes
• Aplicación de la ley para la identificación de sospechosos

12. FaceNet

FaceNet, desarrollado por Google, es un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento facial que utiliza una función de pérdida de tripletes para aprender una incrustación compacta de 128 dimensiones para cada rostro. Al mapear los rostros en un espacio de alta dimensión donde los rostros similares están más próximos entre sí, FaceNet logra un rendimiento de vanguardia en la verificación y agrupación de rostros. Su arquitectura, basada en una CNN profunda, es altamente eficiente y escalable, lo que permite el reconocimiento facial en tiempo real en diversos conjuntos de datos. Las incrustaciones de FaceNet son versátiles y admiten aplicaciones que van desde la autenticación móvil hasta la gestión de identidades a gran escala.

Características del modelo:

• Utiliza pérdida de triplete para incrustaciones de caras compactas
• Vectores de características de 128 dimensiones para rostros
• Alta precisión en la verificación y agrupamiento de rostros
• Escalable para grandes conjuntos de datos
• Eficiente para el procesamiento en tiempo real

Ámbito de uso:

• Autenticación de dispositivos móviles mediante desbloqueo facial
• Sistemas de gestión de identidad empresarial
• Organización de fotografías para agrupar rostros
• Venta minorista para experiencias de cliente personalizadas
• Seguridad aeroportuaria para el control automatizado de pasaportes

13. R-CNN rápido

Fast R-CNN, desarrollado por Ross Girshick, es un modelo avanzado de detección de objetos que mejora a su predecesor, R-CNN, al integrar la propuesta y clasificación de regiones en una única red neuronal convolucional. Utiliza una capa de agrupación de regiones de interés (ROI) para extraer mapas de características de tamaño fijo de las regiones propuestas, lo que acelera significativamente el entrenamiento y la inferencia, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión. Fast R-CNN alcanza un excelente rendimiento en conjuntos de datos como PASCAL VOC, con una precisión media promedio (mAP) de aproximadamente 66%, lo que lo convierte en un modelo fundamental para los marcos modernos de detección de objetos como Detectron2.

Características del modelo:

• CNN de una sola etapa con agrupación de RoI para mayor eficiencia
• Velocidad mejorada con respecto a R-CNN al compartir características convolucionales
• Alta precisión con mAP de ~66% en PASCAL VOC
• Admite detección de objetos y clasificación basada en regiones.
• Requiere propuestas de regiones externas (por ejemplo, búsqueda selectiva)

Ámbito de uso:

• Detección de objetos en vehículos autónomos
• Sistemas de vigilancia para identificar objetos en transmisiones de vídeo
• Robótica para la percepción ambiental
• Automatización industrial para la detección de defectos de fabricación
• Investigación académica para la creación de prototipos de algoritmos de detección

14. CheXNet

CheXNet, desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford, es un modelo de aprendizaje profundo basado en una arquitectura DenseNet de 121 capas, diseñado específicamente para detectar enfermedades torácicas a partir de radiografías de tórax. Entrenado con el conjunto de datos a gran escala ChestX-ray14, alcanza un rendimiento comparable al de un radiólogo en la identificación de afecciones como la neumonía, con una puntuación F1 de aproximadamente 0,435 para la detección de neumonía. La capacidad de CheXNet para clasificar múltiples patologías lo convierte en una potente herramienta para el diagnóstico automatizado en el ámbito sanitario, especialmente en entornos con recursos limitados.

Características del modelo:

• Arquitectura DenseNet de 121 capas
• Entrenado en el conjunto de datos ChestX-ray14 para 14 enfermedades torácicas
• Precisión a nivel radiólogo para la detección de neumonía
• Admite clasificación de múltiples etiquetas
• Computacionalmente intensivo pero efectivo para imágenes médicas

Ámbito de uso:

• Diagnóstico automatizado de radiografías de tórax en hospitales
• Detección de enfermedades torácicas en clínicas remotas
• Telemedicina para la detección rápida de patologías
• Investigación médica para analizar conjuntos de datos de rayos X a gran escala
• Salud pública para el seguimiento de la prevalencia de enfermedades

15. RetinaNet (Adaptación de imágenes médicas)

RetinaNet, desarrollado originalmente por Facebook AI Research, es un modelo de detección de objetos de una sola etapa adaptado para aplicaciones sanitarias, en particular para tareas de imagenología médica, como la detección de anomalías en tomografías computarizadas o resonancias magnéticas. Utiliza una función de pérdida focal para corregir el desequilibrio de clases, lo que permite la detección precisa de lesiones pequeñas o poco frecuentes. En el ámbito sanitario, RetinaNet alcanza una alta sensibilidad (p. ej., ~90% para la detección de lesiones en resonancias magnéticas cerebrales), lo que lo convierte en una herramienta valiosa para tareas que requieren la localización precisa de anomalías en imágenes médicas complejas.

Características del modelo:

• Detector de una sola etapa con pérdida focal para desequilibrio de clase
• Alta sensibilidad para la detección de objetos pequeños o raros
• Adaptado para imágenes médicas con ajuste fino en conjuntos de datos como LUNA16
• Admite la localización y clasificación de cuadros delimitadores
• Equilibra la velocidad y la precisión para uso clínico

Ámbito de uso:

• Detección de tumores o lesiones en exploraciones de TC y RM
• Detección de nódulos pulmonares en tomografías computarizadas de baja dosis
• Análisis automatizado de imágenes de retina para la retinopatía diabética
• Flujos de trabajo de radiología para priorizar casos urgentes
• Investigación médica para la anotación de conjuntos de datos de imágenes

16. SSD (Detector MultiBox de Disparo Único)

SSD, introducido en 2016 por Wei Liu et al., es un modelo de detección de objetos de una sola etapa diseñado para ofrecer velocidad y eficiencia. Elimina la necesidad de una red de propuesta de regiones independiente al realizar la detección a múltiples escalas mediante mapas de características de diferentes capas convolucionales. SSD logra un buen equilibrio entre precisión y rendimiento en tiempo real, lo que lo hace ideal para entornos con recursos limitados.

Características del modelo:

• Arquitectura de una sola etapa para una detección rápida
• Mapas de características multiescala para detectar objetos de distintos tamaños
• Utiliza cuadros predeterminados (similares a los cuadros de anclaje)
• Ligero en comparación con detectores de dos etapas como Faster R-CNN
• Entrenado en conjuntos de datos como COCO y PASCAL VOC

Ámbito de uso:

• Detección de objetos en tiempo real en sistemas integrados
• Aplicaciones móviles para realidad aumentada
• Vigilancia y monitoreo de seguridad
• Automatización industrial para la detección de defectos

17. U-Net

U-Net, propuesta en 2015 por Olaf Ronneberger et al., es una red neuronal convolucional diseñada para la segmentación de imágenes, especialmente en imágenes biomédicas. Su arquitectura en forma de U presenta una ruta de contracción para la captura de contexto y una ruta de expansión para una localización precisa, con conexiones de salto para preservar los detalles espaciales. U-Net se utiliza ampliamente para tareas de segmentación píxel por píxel gracias a su eficiencia y precisión.

Características del modelo:

• Arquitectura de codificador-decodificador simétrico
• Saltar conexiones entre caminos de contracción y expansión
• Ligero con menos parámetros
• Diseñado para pequeños conjuntos de datos con aumento de datos
• Alto rendimiento en la segmentación de imágenes médicas

Ámbito de uso:

• Segmentación de imágenes médicas (por ejemplo, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas)
• Imágenes satelitales para el mapeo del uso del suelo
• Conducción autónoma para la segmentación de carreteras y carriles
• Aplicaciones industriales para el análisis de defectos superficiales

18. ViT (Transformador de visión)

Vision Transformer (ViT), introducido en 2020 por Alexey Dosovitskiy et al., adapta la arquitectura de transformadores del procesamiento del lenguaje natural para la clasificación de imágenes. Divide las imágenes en parches, los trata como tokens y los procesa mediante capas de transformadores. ViT destaca en conjuntos de datos a gran escala, superando a las CNN tradicionales cuando se preentrena con conjuntos de datos masivos como ImageNet-21k o JFT-300M.

Características del modelo:

• Arquitectura basada en transformadores con autoatención
• Parches de imagen como tokens de entrada
• Variantes: ViT-Base, ViT-Large, ViT-Huge
• Computacionalmente intensivo, lo que requiere un entrenamiento previo significativo
• Alta precisión en ImageNet con datos a gran escala

Ámbito de uso:

• Clasificación de imágenes en grandes conjuntos de datos
• Aprendizaje por transferencia para tareas de visión
• Aplicaciones multimodales (por ejemplo, modelos de visión-lenguaje)
• Investigación en arquitecturas de visión escalables

19. Máscara R-CNN

Mask R-CNN, presentado en 2017 por Kaiming He et al., amplía Faster R-CNN para realizar segmentación de instancias, además de la detección de objetos. Predice máscaras de objetos píxel a píxel mientras detecta y clasifica objetos, lo que lo convierte en una herramienta potente para tareas que requieren límites precisos de objetos. Su versatilidad lo ha convertido en un estándar en tareas de visión complejas.

Características del modelo:

• Arquitectura de dos etapas con Red de Propuestas de Región (RPN)
• Añade la rama de predicción de máscara a Faster R-CNN
• Utiliza RoIAlign para una alineación precisa de características
• Computacionalmente intensivo pero altamente preciso
• Capacitado en COCO para detección y segmentación.

Ámbito de uso:

• Segmentación de instancias para vehículos autónomos
• Estimación de la postura humana y detección de puntos clave
• Imágenes médicas para la segmentación de órganos
• Robótica para la manipulación de objetos

20. R-CNN más rápido

Faster R-CNN, presentado en 2015 por Shaoqing Ren et al., es un modelo de detección de objetos de dos etapas que mejoró significativamente la velocidad y la precisión con respecto a sus predecesores (R-CNN, Fast R-CNN). Integra una Red de Propuesta de Región (RPN) con una red de detección, lo que permite un entrenamiento integral y propuestas de región eficientes. Faster R-CNN sentó las bases para modelos avanzados de detección y segmentación, equilibrando la precisión y el coste computacional.

Características del modelo:

• Arquitectura de dos etapas: RPN para propuestas de regiones, seguida de clasificación y regresión de cuadro delimitador
• Utiliza cuadros de anclaje para diversas escalas de objetos y relaciones de aspecto.
• Red troncal CNN (por ejemplo, ResNet, VGG) para extracción de características
• Agrupación de regiones de interés (RoI) para alinear características
• Entrenado en conjuntos de datos como COCO y PASCAL VOC

Ámbito de uso:

• Detección de objetos en sistemas de conducción autónoma
• Vigilancia para identificar objetos o personas
• Venta minorista para detección de productos y gestión de inventario
• Investigación y desarrollo de marcos de detección avanzados

Conclusión

Los modelos de visión artificial pueden parecer tecnología de punta (y lo son), pero en realidad forman parte de nuestra vida cotidiana: impulsan las herramientas y aplicaciones que usamos sin darnos cuenta. Desde reconocer a tu mascota en fotos hasta ayudar a los médicos a leer exploraciones médicas con mayor rapidez, estos modelos realizan un trabajo realmente impresionante entre bastidores.

Ya sea clasificar imágenes, detectar objetos en tiempo real, segmentar escenas píxel a píxel o incluso comprender imágenes a través del lenguaje, la variedad de modelos disponibles significa que hay uno para casi cualquier tarea. Y la tecnología no para de mejorar. Los modelos en tiempo real como YOLO y SSD están diseñados para la velocidad, perfectos para aplicaciones como la vigilancia o la robótica. Por otro lado, Vision Transformers (ViTs) y EfficientNet superan los límites del rendimiento, y Detectron2 ofrece un conjunto completo de herramientas para tareas de detección y segmentación. También está DINO, que explora el aprendizaje autosupervisado: modelos de enseñanza sin datos etiquetados. Y CLIP de OpenAI va un paso más allá al conectar imágenes y texto, abriendo la puerta a sistemas aún más inteligentes.

A medida que la investigación avanza, con aprendizaje autosupervisado, transformadores y herramientas como CLIP, el futuro de la visión artificial se presenta más inteligente, rápido y capaz que nunca. Así que, tanto si sientes curiosidad como si planeas adentrarte en este campo por tu cuenta, conocer los fundamentos de estos modelos es un excelente punto de partida.