Cómo funciona la detección de objetos
La detección de objetos combina la clasificación de imágenes con la localizacion. A diferencia de los clasificadores simples que etiquetan una imagen completa, los detectores de objetos identifican multiples objetos y sus posiciones. Los detectores modernos como YOLO usan redes neuronales convolucionales (CNN) para extraer características de la imagen y predecir coordenadas de cuadros delimitadores, etiquetas de clase y puntuaciones de confianza en una sola pasada.
Entendiendo la arquitectura YOLO
YOLO divide la imagen de entrada en una cuadricula S x S. Cada celda de la cuadricula predice un número fijo de cuadros delimitadores con puntuaciones de confianza y probabilidades de clase. La supresion de no-máximos (NMS) elimina detecciones duplicadas. Este enfoque de una sola pasada hace que YOLO sea significativamente más rápido que los detectores de dos etapas como R-CNN, manteniendo una precisión competitiva.
Puntuaciones de confianza y umbrales
Cada detección viene con una puntuación de confianza entré 0 y 1 que representa la certeza del modelo. La métrica de interseccion sobre union (IoU) mide que tan bien un cuadro predicho se superpone con el objeto real. Al ajustar el umbral de confianza, se intercambia entré precisión (menos falsos positivos) y exhaustividad (menos objetos perdidos).
Aplicaciones de la detección de objetos
La detección de objetos impulsa vehículos autonomos (reconocimiento de peatones y vehículos), vigilancia de seguridad (detección de intrusiones), analitica de retail (monitoreo de estantes y conteo de clientes), imágenes médicas (localizacion de tumores), control de calidad industrial (detección de defectos) y realidad aumentada (comprensión de escenas e interacción con objetos).
