Modelos de Detección de Objetos
Luego de haber hecho un ejercicio Práctico de Detección de objetos en imágenes por medio de redes neuronales, veremos la teoría que hay detrás de estos algoritmos.
Para comprender el artículo doy por sentado que ya tienes conocimiento de cómo funcionan las redes neuronales y de la teoría de Clasificación de imágenes. Si no, te recomiendo que leas primero esos artículos.
Agenda
- Introducción: ¿Qué es la detección de imágenes?
- Primera intuición de detección a partir de la clasificación con CNN
- R-CNN: búsqueda selectiva
- ¿Cómo funciona R-Cnn?
- Problemas y mejoras: fast y faster r-cnn
- Detección Rápida: YOLO
- ¿Cómo funciona YOLO?
- Arquitectura de la red Darknet
- Otras alternativas
- 2016 – Single Shot Detection
- 2018 – RetinaNet
- 2019 – Google Spinet
- 2020 – Facebook saca del horno DETR
- Resumen
Introducción: ¿Qué es la detección de imágenes?
Podemos tener la errónea intuición de que la detección de imágenes sea una tarea sencilla, pero veremos que realmente no lo es y de hecho es un gran problema a resolver. Nosotros los humanos podemos ver una foto y reconocer inmediatamente cualquier objeto que contenga de un vistazo rápido, si hay objetos pequeños o grandes, si la foto es oscura ó hasta algo borrosa. Imaginemos un niño escondido detrás de un árbol donde apenas sobresale un poco su cabeza ó un pie.
Para la detección de imágenes mediante Algoritmos de Machine Learning esto implica una red neuronal convolucional que detecte una cantidad limitada (ó específica) de objetos, no pudiendo detectar objetos que antes no hubiera visto, ó si están en tamaños que logra discernir y todas las dificultades de posibles “focos”, rotación del objeto, sombras y poder determinar en qué posición -dentro de la imagen- se encuentra.
Si es difícil con 1 objeto… imagínate con muchos!.
¿En qué consiste la detección de objetos?
Un algoritmo de Machine Learning de detección, para considerarse como tal deberá:
- Detectar multiples objetos.
- dar la posición X e Y del objeto en la imagen (o su centro) y dibujar un rectángulo a su alrededor.
- Otra alternativa es la segmentación de imágenes (no profundizaremos en este artículo).
- Detectar “a tiempo”… o puede que no sirva el resultado. Esta es una característica que debemos tener en cuenta si por ejemplo queremos hacer detección en tiempo real sobre video.
