10 mejores redes neuronales para el procesamiento de fotos e imágenes con ejemplos de trabajo

10 mejores redes neuronales para el procesamiento de fotos e imágenes con ejemplos de trabajo

Procesamiento de fotos e imágenes Las redes neuronales son una de las áreas más populares de inteligencia artificial. Se pueden usar para varias tareas, como mejorar la calidad de la imagen, crear nuevas imágenes, transferir estilo entre imágenes, etc.

En este artículo, echaremos un vistazo a las 10 mejores redes neuronales para el procesamiento de imágenes y daremos ejemplos de su trabajo.

Red neuronal de profundidad

DeepDream es una red neuronal desarrollada por Google que puede crear imágenes hipnóticas utilizando redes neuronales convolucionales. La red puede encontrar objetos ocultos en las imágenes y aumentar su contraste, lo que crea un efecto visual espectacular.

Esta tecnología se desarrolló en Google en 2015 y ha sido ampliamente reconocida entre artistas y fotógrafos.

Quien desarrolló DeepDream y cuando

Deepdream Neural Network fue desarrollado por un equipo de investigadores de Google en 2015. Alex Kravets, Galen Andrew, Michael Tyson y otros expertos participaron en su creación. En ese momento, DeepDream era un proyecto experimental que permitía explorar las posibilidades de las redes neuronales de aprendizaje profundo.

Cómo funciona DeepDream

La red neuronal de DeepDream funciona en el principio de sobreiringing. Se necesita una imagen como entrada y la procesa utilizando neuronas que están entrenadas para reconocer diferentes objetos en la imagen. Como resultado del procesamiento, DeepDream crea una nueva imagen que es visualmente similar a la imagen original pero contiene elementos y detalles adicionales.

Condiciones de uso

Deepdream se puede usar para crear obras de arte o para procesar fotografías. Sin embargo, para usar esta red neuronal, necesita habilidades para trabajar con programas de aprendizaje profundo y la comprensión de sus peculiaridades. Además, es necesario tener una computadora lo suficientemente potente capaz de procesar grandes cantidades de datos.

Proceso de generación de imágenes

El proceso de generación de imágenes usando DeepDream comienza con la selección de una imagen inicial. Luego, la red neuronal lo procesa utilizando diferentes conjuntos de filtros y parámetros. Durante el procesamiento, DeepDream crea nuevos elementos en la imagen que se parecen a las formas y colores que estaban presentes en la capacitación de redes neuronales.

Por lo general, el proceso de generación de imágenes Deepdream se basa en un algoritmo iterativo que mejora la calidad de la imagen con cada nuevo procesamiento. Cuantas más iteraciones, más complejos se vuelven los detalles de la imagen.

Ejemplos de trabajo:

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Red neural de Stylegan

Stylegan es una red neuronal desarrollada por NVIDIA que puede generar imágenes únicas y realistas. Puede modificar varios atributos de imagen como color, forma y estilo para crear una imagen nueva y única.

Esta herramienta que puede generar imágenes de alta resolución utilizando redes neuronales de aprendizaje profundo. La tecnología se desarrolló en NVIDIA en 2018 y ha sido ampliamente reconocida en la industria del arte y el diseño.

Quien desarrolló Stylegan y cuando

Stylegan Neural Network fue desarrollado por un equipo de investigadores de Nvidia en 2018. Tero Carrascorpi, Sampat Ichepoli, Emilian Steklov y otros expertos participaron en su creación. En ese momento, Stylegan era un enfoque pionero para la generación de imágenes que utilizaba redes generativas-adversas (GAN) y módulos de estilo.

Cómo funciona Stylegan

La red neuronal de Stylegan se basa en la arquitectura GaN, que consta de dos redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador crea nuevas imágenes que son similares a las imágenes originales, y el discriminador determina cuán similares son estas imágenes para las reales.

Una característica especial de Stylegan es la capacidad de cambiar el estilo, el esquema de color y la forma de los objetos en la imagen, lo que le permite crear obras de arte únicas. Además, Stylegan puede generar imágenes de alta resolución, lo que lo distingue de otras redes neuronales de aprendizaje profundo.

Condiciones de uso

Para usar la red neuronal de Stylegan, debe tener habilidades en programas de aprendizaje profundo y una comprensión de sus características. Además, se requiere una computadora potente con alto rendimiento para generar imágenes de alta resolución.

Proceso de generación de imágenes

El proceso de generación de imágenes con Stylegan comienza seleccionando un conjunto de datos desde el cual generar una imagen. Luego, la red neuronal genera imágenes utilizando el modelo entrenado y los módulos de estilo.

Durante el proceso de generación de imágenes, Stylegan aplica varios métodos para cambiar el estilo y la forma de los objetos en la imagen. Estos métodos incluyen parámetros cambiantes como brillo, saturación, dimensionalidad y gama de colores. Además, la red neuronal puede usar métodos estadísticos para generar imágenes que se parezcan a fotografías reales.

Un aspecto importante de generar imágenes con Stylegan es el control de calidad. Para obtener los mejores resultados, es necesario ajustar los parámetros de la red neuronal y entrenarlo en una gran cantidad de datos. Además, generar imágenes de alta resolución puede llevar mucho tiempo y requiere una alta potencia computacional.

Ejemplos de trabajo:

Ejemplos de red neuronal de StyleganEjemplos de red neuronal de StyleganEjemplos de red neuronal de StyleganEjemplos de red neuronal de StyleganEjemplos de Wylegan Neural Network Works - 5Ejemplos de red neuronal de StyleganEjemplos de red neuronal de StyleganEjemplos de red neuronal de StyleganEjemplos de red neuronal de Stylegan Ejemplos de red neuronal de Stylegan

Red neuronal de ciclo

La red neuronal CycleGan es una herramienta que puede convertir imágenes de un estilo a otro. Fue desarrollado en 2017 por un equipo de investigadores de la Universidad de Berkeley en California. Cyclegan se usa en varios campos, como diseño, efectos visuales e investigación médica.

¿Cómo funciona Cyclegan?

CycleGan se basa en el concepto de red neuronal generativa condicional-adversaria (GaN condicional). Este modelo convierte imágenes de un estilo a otro utilizando dos redes neuronales generativas y dos redes neuronales discriminativas.

La primera red neuronal generativa convierte las imágenes del estilo A al estilo B y el segundo convierte las imágenes del estilo A al estilo B y viceversa. Las redes neuronales discriminativas determinan qué tan bien la imagen generada coincide con la imagen original.

Cyclegan funciona en dos direcciones, lo que preserva la información de la imagen al convertir de un estilo a otro. El resultado son imágenes que parecen generadas en el estilo original, pero contienen elementos del otro estilo.

Proceso de generación de imágenes con ciclogan

El proceso de generación de imágenes utilizando Cyclegan consta de varios pasos. Primero, se debe recopilar un conjunto de datos de imágenes en ambos estilos. Luego, los datos se dividen en muestras de entrenamiento y prueba.

Después de eso, las redes neuronales generativas y discriminativas están capacitadas en la muestra de entrenamiento. Durante el proceso de capacitación, las redes neuronales refinan sus parámetros para generar las imágenes de mejor calidad.

Una vez entrenado, Cyclegan se puede usar para convertir imágenes de un estilo a otro. Para hacer esto, cargue la imagen original en Cyclegan, seleccione el estilo deseado e inicie el proceso de conversión. Cyclegan generará una nueva imagen en el estilo seleccionado.

Términos de uso de CycleCan

Cyclegan es de código abierto y se puede usar de forma gratuita. Sin embargo, antes de usar esta herramienta, debe asegurarse de cumplir con los avisos de licencia y derechos de autor.

Cyclegan es adecuado para su uso en una variedad de campos, incluyendo diseño, efectos visuales, investigación médica y otras áreas donde necesita convertir imágenes de un estilo a otro.

Aplicaciones de Cyclegan

Cyclegan se puede usar en una variedad de aplicaciones. Por ejemplo, en el diseño, puede usar esta red neuronal para transformar imágenes en diferentes estilos para crear diseños originales.

Los efectos visuales son otra área de aplicación de Cyclegan. Por ejemplo, esta red neuronal se puede usar para crear efectos visuales de alta calidad para películas y programas de televisión.

La investigación médica es otra área donde se puede usar Cyclegan. Con esta red neuronal, las imágenes médicas se pueden transformar para aumentar la precisión del diagnóstico y facilitar el trabajo de los médicos.

Ejemplos de trabajo:

Ejemplos de trabajo de la red neuronal de cicloEjemplos de trabajo de la red neuronal de cicloEjemplos de trabajo de la red neuronal de cicloEjemplos de trabajo de la red neuronal de ciclo Ejemplos de trabajo de la red neuronal de ciclo

PIX2PIX Red neuronal

PIX2PIX es una red neuronal que puede crear nuevas imágenes a partir de imágenes existentes. Se puede usar para crear imágenes fotorrealistas a partir de dibujos o incluso para eliminar objetos de las imágenes.

La red neuronal Pix2pix fue desarrollada en 2016 por un equipo de científicos de UC Berkeley y Adobe Research. Es parte de la familia GaN Model y se utiliza para resolver el problema de convertir una imagen en otra. La red neuronal PIX2PIX es una de las redes neuronales más populares y ampliamente utilizadas para crear imágenes realistas.

¿Cómo funciona la red neuronal Pix2pix?

La red neuronal PIX2PIX funciona basada en redes adversas generativas condicionales (CGAN), donde el entrenamiento se basa en pares de imágenes: una es la entrada y la otra es el objetivo. PIX2PIX está entrenado en múltiples pares de imágenes y aprende a vincular estas imágenes entre sí para crear imágenes realistas utilizando información de la imagen de entrada.

Por ejemplo, se puede usar una red neuronal para convertir imágenes en blanco y negro en imágenes en color. Se alimenta una imagen de entrada en blanco y negro a la entrada de la red neuronal, y la imagen de color de salida es el objetivo que se puede lograr. La red neuronal está entrenada para que coincida con la imagen de entrada con la imagen de color correspondiente. Una vez que se completa el entrenamiento, la red neuronal se puede usar para crear nuevas imágenes en color basadas en la entrada de imágenes en blanco y negro.

Términos de uso para la red neuronal Pix2pix

La red neuronal PIX2PIX está disponible para uso público y se puede usar de forma gratuita. Sin embargo, se requiere conocimiento del aprendizaje automático y la programación para usar esta red neuronal. Además, se deben seguir los términos de la licencia y los avisos de derechos de autor.

Aplicaciones de la red neuronal Pix2pix

La red neuronal PIX2PIX se puede utilizar en varios campos, incluidos el diseño gráfico, la medicina, la arquitectura, la robótica y otros campos. Por ejemplo, en el diseño gráfico, Pix2pix se puede usar para crear imágenes de color basadas en imágenes en blanco y negro o para convertir un estilo en otro.

El proceso de generación de imágenes utilizando la red neuronal PIX2PIX se basa en alimentar un par de imágenes a la entrada de la red neuronal. Una imagen del par es la imagen de entrada y la otra es la imagen de salida a generar. La red neuronal está entrenada en una gran cantidad de pares de imágenes para aprender a generar las imágenes de salida correctas.

Se utiliza una función de pérdida para entrenar la red neuronal, que mide la diferencia entre la imagen de salida generada y la de salida original. Cuanto menor sea la diferencia entre estas imágenes, mayor es la calidad de la red neuronal.

Una de las características principales de la red neuronal Pix2pix es que puede generar imágenes de salida de diferentes tamaños y diferentes tipos. También es posible generar imágenes en múltiples espacios de color.

La aplicación de la red neuronal PIX2PIX encuentra amplias aplicaciones en el campo de la visión por computadora, incluida la transferencia de estilo, la segmentación de imágenes, la transformación de imágenes y otras tareas.

Ejemplos de trabajo:

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Red neuronal srgan

La red neuronal Srgan es una red neuronal profunda desarrollada en 2017 por los investigadores de la Universidad de Texas Alex Jette y Vivak Agrawal. Se utiliza para generar imágenes de alta resolución de alta calidad (súper resolución), lo que lo hace particularmente útil en el campo de la visión por computadora

¿Cómo funciona la red neuronal Srgan?

SRGAN utiliza redes neuronales de aprendizaje profundo para aumentar la resolución de imágenes de baja calidad a una resolución más alta. Esto se logra capacitando a la red neuronal en una gran cantidad de imágenes de baja calidad y sus correspondientes imágenes de alta calidad.

Para producir una imagen de alta calidad, SRGAN utiliza un generador y un discriminador. El generador es responsable de crear una imagen de mayor resolución y el discriminador es responsable de evaluar la calidad de la imagen para que el generador pueda aprender a crear imágenes de mayor calidad.

Términos de uso de la red neuronal SRGAN

Una de las características clave de la red neuronal SRGAN es el uso del método de reconstrucción de contenido. Este método conserva información sobre el contenido (contenido) de una imagen, incluso cuando aumenta la resolución de la imagen. Gracias a este método, las imágenes generadas por la red neuronal SRGAN conservan el contenido original y se ven más naturales y cualitativas.

Aplicación de la red neuronal SRGAN

La aplicación de la red neuronal SRGAN puede ser útil en muchos campos, incluida la visión por computadora, la medicina, la robótica, así como en la industria del entretenimiento y el juego.

Sin embargo, para utilizar de manera efectiva la red neuronal SRGAN, se necesita una gran cantidad de datos de capacitación para lograr una alta precisión y calidad de imagen.

Ejemplos de trabajo:

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Red neuronal de la red

Las redes neuronales son herramientas poderosas en el campo del procesamiento de imágenes. Se pueden usar para varias tareas, como la clasificación de imágenes, la segmentación de imágenes y la reconstrucción de imágenes. En este artículo, hablaremos sobre una de las redes neuronales más populares para la segmentación de imágenes: U-Net.

Historia de la creación

La red neuronal U-Net fue desarrollada en 2015 por Olei Tsoi y Thomas Bross en la Universidad de Friburgo de Alemania. Su objetivo era crear una red neuronal para la segmentación de imágenes médicas que pudiera resaltar de manera eficiente y precisa diferentes estructuras en una imagen. Usaron la tarea de segmentar células en imágenes de microscopio como ejemplo.

¿Cómo funciona la red neuronal de U-Net?

La red neuronal U-Net tiene una arquitectura que consiste en un codificador y un decodificador. El codificador contiene capas convolucionales que se utilizan para extraer características de la imagen. El decodificador también contiene capas convolucionales que se utilizan para reconstruir la imagen.

Una de las características de la red neuronal U-Net es la presencia de una ruta de asociación que conecta las capas convolucionales del codificador a las capas correspondientes del decodificador. Esto aumenta la precisión de la segmentación, ya que la información de diferentes capas de abstracción se usa para determinar los límites de los objetos en la imagen.

La red neuronal U-Net utiliza una función de pérdida que estima la diferencia entre la salida de la red y la respuesta correcta. El método de propagación de error de error se utiliza para entrenar la red.

Ejemplos de usos

La red neuronal en U-Net se usa ampliamente para la segmentación de imágenes médicas como imágenes cerebrales, pulmonares y retinianas. También se puede utilizar para segmentar otros tipos de imágenes, como segmentar las marcas viales en las fotografías.

Un ejemplo del uso de la red neuronal U-Net es el proyecto Segnet.

Proceso de generación de imágenes utilizando U-Net

La generación de imágenes usando U-Net se puede lograr en varios pasos:

  1. Preparación de datos: para entrenar el modelo, necesitamos tener un conjunto de datos que consiste en imágenes y sus máscaras correspondientes. Las máscaras son imágenes donde el color blanco representa la región de interés y el color negro representa el fondo. El conjunto de datos se puede obtener dividiendo las imágenes manualmente o utilizando herramientas automáticas de partición de datos.
  2. Entrenamiento del modelo: el conjunto de datos capacitado en el paso anterior debe usarse para entrenar el modelo. El entrenamiento se realiza pasando una imagen a través de la red neuronal y comparando la imagen resultante con la máscara para determinar qué tan bien el modelo predice la máscara. La capacitación puede llevar varios días o semanas, dependiendo de la cantidad de datos y parámetros del modelo.
  3. Prueba del modelo: una vez que el modelo ha sido entrenado en el conjunto de datos, podemos comenzar a probarlo. Para esto, el modelo se alimenta de una imagen y tiene que generar una máscara que mejor coincida con la imagen. Después de esto, la calidad del modelo se puede evaluar utilizando varias métricas, como la precisión, la integridad y la medida F.
  4. Aplicación del modelo: después de pruebas exitosas, el modelo se puede usar para generar imágenes en nuevos datos. Para hacer esto, simplemente alimente una nueva imagen a través de la red neuronal y generará la máscara y la imagen apropiadas.

Ejemplos de trabajo:

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MASK RED Neural R-CNN

Mask R-CNN es una red neuronal que puede usarse para detectar objetos en las imágenes y marcar sus límites. Puede ser útil para analizar automáticamente imágenes como fotos de naturaleza o imágenes médicas.

Historia de la creación

La Mask R-CNN Neural Network fue desarrollada en 2017 por el Equipo de Investigación de AI de Facebook. Esta red neuronal es una versión mejorada de R-CNN más rápido, que también se desarrolló en Facebook AI Research en 2015. R-CNN más rápido le permite detectar objetos en una imagen, pero no proporciona segmentación de objetos. Se creó Mask R-CNN para resolver este problema y agregar la capacidad de segmentación de objetos.

Principio de funcionamiento

Mask R-CNN es una red neuronal neuronal que combina red neuronal R-CNN y FCN (red totalmente convolucional) para la segmentación de objetos. Utiliza una red neuronal convolucional para detectar objetos y genera simultáneamente máscaras de segmentación para cada objeto detectado. Para cada objeto, su ubicación en la imagen se determina primero, luego se genera una máscara de segmentación que indica qué píxeles en la imagen pertenecen a ese objeto.

El proceso de Mask R-CNN consta de varios pasos:

  1. Detección de objetos: se utiliza una red neuronal convolucional para detectar objetos en la imagen. Cada objeto se describe por coordenadas (x, y) y ancho/altura (W, H).
  2. Generación de máscara: para cada objeto detectado, se genera una máscara binaria que muestra en qué parte de la imagen está el objeto y dónde no. Para este propósito, se utiliza una red neuronal separada, que está capacitada para generar máscaras sobre la base de objetos detectados.
  3. Clasificación de objetos: cada objeto detectado se clasifica en una clase específica. Por ejemplo, las personas, los automóviles, los árboles, etc. se pueden detectar en una imagen.
  4. El procesamiento posterior: los resultados del procesamiento se combinan y refinan utilizando varios algoritmos de postprocesamiento. Por ejemplo, se pueden eliminar objetos duplicados, los objetos se pueden refinar en tamaño, etc.

Usando Mask R-CNN

La máscara R-CNN se puede usar en varias tareas de visión por computadora que requieren detección de objetos, generación de máscara y clasificación de objetos en imágenes. Por ejemplo, puede ser una tarea de segmentación automática de imágenes médicas, una tarea de reconocimiento facial o una tarea de procesamiento de imágenes en robótica.

Uno de los ejemplos de la aplicación Mask R-CNN es la tarea de la segmentación del entorno urbano en imágenes de cámaras de vigilancia. En esta tarea es necesario detectar objetos en la imagen (automóviles, personas, edificios, etc.), generar una máscara para cada objeto y clasificar los objetos en ciertas clases. Los resultados de dicho procesamiento se pueden utilizar para el análisis de tráfico, el control del semáforo, etc.

Ejemplos de trabajo:

Ejemplos de obras de red neuronal de Mask R-CNNEjemplos de obras de red neuronal de Mask R-CNN Ejemplos de obras de red neuronal de Mask R-CNN

Red de transferencia de estilo neuronal

La transferencia de estilo neural es una red neuronal que puede transferir el estilo de una imagen a otra. Se puede usar para crear nuevas obras de arte o para crear fotos únicas con diferentes estilos.

Desarrollo de la red neuronal de transferencia de estilo neuronal

La red neuronal de transferencia de estilo neuronal fue desarrollada por Leon Gatis, Alex Eckert y Matthias Bethge en 2015. Publicaron un artículo titulado «Un algoritmo neuronal de estilo artístico» en el que describieron cómo pudieron crear un algoritmo que pueda transformar imágenes para transformar imágenesHaga coincidir el estilo de otras imágenes.

Principio de trabajo de la red neuronal de transferencia neural de estilo neural

La transferencia de estilo neural utiliza dos redes neuronales que funcionan juntas: una red de generación de contenido y una red de generación de estilo. Primero, la imagen a modificar se carga en la red de generación de contenido. Luego, la imagen cuyo estilo debe aplicarse a esa imagen se selecciona y se carga en la red de generación de estilo.

La red de generación de contenido y la red de generación de estilo se ejecutan en paralelo hasta que se logra un resultado que satisface los parámetros especificados. La red de generación de contenido se utiliza para preservar la estructura básica de la imagen, mientras que la red de generación de estilo se utiliza para modificar la textura y los tonos de color de la imagen.

Términos de uso de la red neuronal de estilo neuronal

La red neuronal de transferencia de estilo neuronal es de código abierto, lo que significa que puede usarse para fines comerciales y no comerciales sin restricciones. Sin embargo, debe tener conocimiento del aprendizaje automático y la programación para usar esta red neuronal.

Proceso de generación de imágenes

El proceso de generación de imágenes utilizando la red neuronal de transferencia de estilo neuronal puede tomar desde unos minutos hasta unas pocas horas, dependiendo del tamaño y la complejidad de la imagen.

Además, la transferencia de estilo neuronal tiene una serie de limitaciones y inconvenientes. Uno de ellos es el alto tiempo de entrenamiento y cálculo, lo que requiere un hardware potente. Además, algunas imágenes pueden no producir buenos resultados cuando se aplica un determinado estilo, lo que requiere experimentación y ajuste de parámetros.

A pesar de estos inconvenientes, la transferencia de estilo neuronal es una herramienta poderosa para crear imágenes únicas y hermosas que combinan características de diferentes estilos y contenido. Está atrayendo la atención de los historiadores, diseñadores, arquitectos y otras profesiones creativas.

Ejemplos de trabajo:

Ejemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronalEjemplos de transferencia de estilo neuronal Ejemplos de transferencia de estilo neuronal

Red neuronal Yolov5

Yolov5 es una de las redes neuronales más populares utilizadas para la detección de objetos en tiempo real. Esta red neuronal fue desarrollada por Ultralytics en 2020 y ha sido ampliamente adoptada debido a su alta velocidad y precisión.

Historia de la creación

La idea para Yolov5 se produjo después del éxito de la versión anterior, Yolov4, que fue desarrollada en 2020 por un equipo de desarrolladores de Darknet. Ultralíticos decidió continuar trabajando en el desarrollo de esta red neuronal, mejorando su arquitectura y velocidad.

Principio de funcionamiento

YOLOV5 es una red neuronal basada en la arquitectura eficiente DET y se centra en las tareas de detección de objetos en tiempo real. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para procesar imágenes y seleccionar objetos en ellas.

La red neuronal consta de varias capas, cada una de las cuales es responsable de una tarea específica. Los datos de entrada se alimentan a la primera capa, donde se procesa. Luego, la información se transmite a las siguientes capas, donde tiene lugar la selección de objetos en la imagen. Cada objeto está definido por las coordenadas de sus límites y la clase a la que pertenece.

Condiciones de uso

Yolov5 se puede usar en cualquier área donde se requiera la detección de objetos en las imágenes. Sin embargo, se requiere cierto conocimiento del aprendizaje automático y la experiencia con las redes neuronales para usar la red neuronal.

Proceso de generación de imágenes

El proceso de generación de imágenes con yolov5 es el siguiente:

  1. Preparación de datos. La red neuronal requiere una gran cantidad de datos para el entrenamiento, que deben etiquetarse y prepararse en un formato específico.
  2. Entrenamiento de la red neuronal. Los datos preparados en el primer paso se utilizan para entrenar la red neuronal. La capacitación consiste en ajustar los parámetros de la red neuronal para que pueda detectar objetos en la imagen.

Ejemplos de trabajo:

Ejemplos de obras de la red neuronal Yolov5 Ejemplos de obras de la red neuronal Yolov5

Red neuronal R-CNN Fast R-CNN

Fast R-CNN es una red neuronal de detección de objetos basada en redes neuronales convolucionales (CNN). Fue desarrollado en 2015 por Ross Girushaini y un equipo de investigadores de Microsoft Research. En el momento de su creación, Fast R-CNN estableció un nuevo estándar en el campo de la detección de objetos en las imágenes.

Principio de funcionamiento

Fast R-CNN es una modificación de su predecesor, R-CNN (red neuronal convolucional basada en la región). Al igual que R-CNN, Fast R-CNN utiliza un enfoque de dos etapas para la detección de objetos. Sin embargo, se han realizado mejoras significativas para R-CNN rápido, lo que resulta en un aumento en la velocidad del modelo.

La primera etapa es seleccionar las regiones donde los objetos pueden ubicarse en la imagen. Para este propósito, se utiliza un algoritmo de búsqueda selectiva, que genera un conjunto de sugerencias de regiones donde los objetos pueden estar. Cada región se redimensiona y normaliza y se alimenta a la entrada de una red neuronal convolucional.

El segundo paso es clasificar los objetos dentro de cada región. Para este propósito, se utiliza una red neuronal convolucional profunda que está capacitada en la tarea de clasificación de objetos. La salida de la red neuronal es la probabilidad de presencia de objetos en cada región.

A continuación, utilizando las predicciones de clasificación, R-CNN rápido calcula las coordenadas del área rectangular que abarca cada objeto. Estas coordenadas se usan para seleccionar objetos en la imagen.

Condiciones de uso

Fast R-CNN está disponible para su uso como código abierto bajo la licencia MIT. Esto significa que puede usar, modificar y distribuir libremente el código. Sin embargo, como la mayoría de las redes neuronales para la detección de objetos, Fast R-CNN requiere grandes cantidades de datos para entrenar y operar energía computacional. Además, para los mejores resultados, R-CNN Fast debe ser capacitado en un conjunto de datos que sea apropiado para su tarea particular.

Proceso de generación de imágenes

  1. Preprocesamiento de imágenes: se deben realizar una serie de transformaciones antes de que se pueda pasar una imagen a la red neuronal. Específicamente, la imagen debe escalarse a un tamaño fijo y reducirse a un formato específico. Este proceso se llama preprocesamiento.
  2. Transferencia de imagen a través de la red neuronal convolucional: RAST R-CNN utiliza una red neuronal convolucional para extraer características de la imagen de entrada. La imagen de entrada pasa a través de varias capas convolucionales, cada una de las cuales procesa la imagen y extrae características de nivel superior, como los límites de los objetos.
  3. Búsqueda de propuestas: una vez que las características se extraen de la imagen, RAST R-CNN busca propuestas que puedan contener objetos. Esto se realiza utilizando la Red de propuestas de región (RPN), que genera varias regiones rectangulares que pueden contener objetos basados en las características extraídas de las capas convolucionales.
  4. Extracción de características de las oraciones: para cada oración encontrada, las características se extraen utilizando la misma capa de convolución que se utilizó para extraer características de toda la imagen. Por lo tanto, para cada oración, se genera un vector de características que describe el contenido de la oración.
  5. Clasificación y regresión: el siguiente paso es la clasificación y la regresión para cada oración. La clasificación se realiza utilizando capas completamente conectadas que determinan qué clase corresponde a cada oración. La regresión determina las coordenadas del rectángulo delimitador para cada oración.
  6. Supresión no máxima: el último paso implica aplicar un algoritmo de supresión no máxima (NMS) que elimina las oraciones que se superponen fuertemente con otras oraciones con puntajes de confianza más altos. Esto deja solo las oraciones más precisas.

Ejemplos de trabajo:

Ejemplos de trabajos de red neuronal R-CNN rápida

Conclusión

En conclusión, las redes neuronales para el procesamiento de imágenes tienen muchas aplicaciones y son una herramienta importante en varios campos.

Al elegir una red neuronal para una tarea en particular, es necesario considerar sus características y ejemplos de sus obras.

Sin embargo, todas las redes neuronales enumeradas en el artículo son lo suficientemente potentes y pueden usarse para resolver una amplia gama de tareas.

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