La visión por computadora, en el contexto de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), es un campo multidisciplinario que se ocupa de la adquisición, procesamiento, análisis e interpretación de imágenes o videos digitales para permitir que las máquinas imiten técnicas de visión humana y realicen operaciones en datos visuales, lo que conduce a una comprensión inteligente y capacidades de toma de decisiones. Esta tecnología avanzada ha sido objeto de una extensa investigación y desarrollo durante las últimas décadas, lo que ha dado como resultado algoritmos, modelos y marcos innovadores que facilitan una amplia gama de aplicaciones del mundo real, como robótica, imágenes médicas, vehículos autónomos, seguridad y vigilancia. , reconocimiento facial, interacción persona-computadora (HCI) y más.
Uno de los componentes principales de la visión por computadora es el procesamiento de imágenes, que implica transformar una imagen mediante diversas técnicas algorítmicas para mejorar o extraer características esenciales. Las operaciones comunes de preprocesamiento de imágenes incluyen reducción de ruido, ecualización de histograma, umbralización, segmentación y detección de bordes. Estas operaciones generalmente se realizan utilizando funciones matemáticas, núcleos convolucionales o modelos probabilísticos para procesar la imagen de entrada y derivar información u observaciones significativas de ella.
El aprendizaje automático juega un papel fundamental en la visión por computadora, ya que equipa a los algoritmos con la capacidad de aprender y hacer predicciones basadas en los datos proporcionados. El aprendizaje supervisado y no supervisado, así como el aprendizaje profundo, son las principales técnicas de aprendizaje automático empleadas en este campo. El aprendizaje supervisado implica entrenar algoritmos con conjuntos de datos etiquetados, mientras que los algoritmos de aprendizaje no supervisado reciben un conjunto de datos sin etiquetar para descubrir patrones o estructuras dentro de los datos. El aprendizaje profundo, por otro lado, aprovecha las redes neuronales artificiales, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), para analizar grandes conjuntos de datos y aprender características automáticamente, y en última instancia, hacer predicciones o decisiones basadas en los datos de entrada.
En los últimos años, los avances en el aprendizaje profundo y la disponibilidad de conjuntos de datos de imágenes a gran escala, como ImageNet, han mejorado significativamente la precisión y el rendimiento de los modelos de visión por computadora, lo que ha permitido una nueva era de aplicaciones y servicios. El reconocimiento de objetos, la detección de objetos, la segmentación semántica, los subtítulos de imágenes, la transferencia de estilo y las redes generativas adversas (GAN) son algunos ejemplos de técnicas populares de visión por computadora basadas en el aprendizaje profundo. Estas técnicas han permitido innovaciones revolucionarias en campos como los sistemas autónomos, la realidad aumentada, la realidad virtual, la automatización industrial, la atención sanitaria, el comercio electrónico y las ciudades inteligentes.
Uno de los principales desafíos en la implementación de modelos de visión por computadora radica en la complejidad de conjuntos de datos grandes y muy diversos. La necesidad de anotaciones y etiquetado precisos de los datos, así como los recursos computacionales necesarios para entrenar redes neuronales profundas, son algunos de los factores limitantes en el desarrollo de sistemas de visión por computadora eficaces. Se han introducido varios modelos previamente entrenados, como ResNet, VGG, Inception y MobileNet, para abordar estos desafíos al proporcionar un punto de partida para crear aplicaciones personalizadas con aprendizaje por transferencia, reduciendo la cantidad de datos y la potencia computacional requerida.
Además de los avances en las técnicas de visión por computadora, la llegada de potentes aceleradores de hardware, como GPU y TPU, ha facilitado un procesamiento más eficiente y una ejecución más rápida de tareas complejas de visión por computadora. Además, la adopción de soluciones basadas en la nube y computación de punta también está contribuyendo a la escalabilidad y accesibilidad de las aplicaciones de visión por computadora en diversas industrias y dominios.
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