La detección de objetos es un campo clave en la Inteligencia Artificial, que permite a los sistemas informáticos detectar objetos en imágenes o vídeos. Esta técnica se usa para identificar objetos visuales de diversas clases (humanos, animales, automóviles, edificios, etc.) en imágenes digitales, como fotos o fotogramas de vídeo. Debido al incremento de la demanda de soluciones de detección de objetos, los investigadores han pasado a aplicar varios algoritmos y técnicas de aprendizaje de máquina para mejorar la precisión y los tiempos de búsqueda.
Intersecando Redes Neuronales y Detección de Objetos
En general, la detección de objetos se realiza en cuatro etapas fundamentales. La primera etapa es la selección de regiones candiadtas, en donde el programa busca regiones de la imagen donde podría haber recuadros con los objetos. La segunda etapa es la clasificación de estas regiones, donde el programa identifica/clasifica los objetos en cada recuadro con base a unas reglas bien definidas. En la tercera etapa se realizan las predicciones, mientras que en la cuarta etapa se interpretan los resultados y emite la respuesta deseada.
Los algoritmos para detección de objetos se han mejorado a través de la introducción de nuevos conceptos de Inteligencia Artificial basados en redes neuronales, como es el caso de YOLO, Fast R-CNN y Faster R-CNN. Estas redes neuronales detienen el reconocimiento de objetos a un desempeño bastante ágil para los tiempos de búsqueda.
Detección de Objetos con TensorFlow
TensorFlow es una de las plataformas de Inteligencia Artificial de codigo abierto más populares con una API para la detección de objetos. Esta API puede detectar todos los objetos que aparecen en imágenes y videos, etiquetándolos con rectángulos. Los diferentes tipos de objetos que pueden ser detectados con esta API son personas, vehículos, animales, etc.
Detección de Objetos con YOLO
YOLO (You Only Look Once) te permitirá realizar pruebas para la detección de objetos en imagenes y videos a través de Google Colab con GPUs. Esto permite una forma eficiente de detectar y clasificar objetos sin requerir una cantidad significativa de tiempo o recursos.
Usos de la Detección de Objetos
Actualmente, la detección de objetos ha permitido avanzar en diferentes campos. Algunos ejemplos de estos usos son los sistemas de videovigilancia y seguridad y los vehículos autónomos, que usan este tipo de técnicas para identificar objetos en las calles de forma segura.
Si bien algunas aplicaciones de detección de objetos llevaban mucho tiempo y trabajo, gracias al Deep Learning y su desarrollo se ha vuelto mucho más intuitivo. La detección de objetos, por ejemplo, ha permitido avanzar en la redacción automática de vídeos. Un ejemplo de esto es el software de montaje automático de vídeos, el cual es capaz de detectar automáticamente objetos en unos pocos segundos.
Extraer información de imágenes
Además, la detección de objetos puede ser usada para extraer información valiosa de imágenes de formas más rápidas. Esta tecnología también ha contribuido a fortalecer la clasificación de imágenes, pasando de los algoritmos estandar a redes neuronales convolucionales.
La detección de objetos también es usada para la seguridad informática, a través de la vigilancia de acciones sospechosas y de análisis basado en el comportamiento.
Conclusion
El uso de la detección de objetos en imágenes y vídeos es fundamental para avanzar en diferentes campos, como son la seguridad, el reconocimiento de patrones y la clasificación automática. Esta tecnología ha permitido aumentar el potencial de las Redes Neuronales y mejorar la eficiencia computacional.
