Red neuronal de equipo de Google trabajando en detección de imágenes

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reconocimiento de objetos en imágenes

ImageNet es una plataforma online que tiene como objetivo convertirse en un recurso útil para investigadores, educadores, estudiantes y todos aquellos que comparten su pasión por la imagen, sirviendo de bases de datos de la imagen organizada bajo la jerarquí­a WordNet. Desde 2010 viene organizando su concurso a modo de desafí­o para poner a prueba la tecnologí­a en lo que respecta a la detección e interpretación de las imágenes, tanto en lo que respecta a los objetos que las componen como en las zonas en las que se encuentran.

A dicho concurso de presentan instituciones académicas lí­deres y laboratorios de la industria, tal y como señala Christian Szegedy, Ingeniero de Software de Google, a través de Research Blog, en el que señala que su equipo, GoogLeNet, ha quedado en primer lugar en las tareas de clasificación y detección del desafí­o de este año, doblando la calidad de ambas tareas con respecto a los resultados del pasado año. La presentación de su equipo ha sido abierta, de modo que los detalles exactos del desafí­o han sido compartidos con el resto de usuarios que conforman la amplia comunidad enfocada a la visión por ordenador, fomentando la colaboración y acelerando el progreso en este campo.

El desafio de ImageNet consta de tres pistas: la clasificación, para medir la capacidad de los algoritmos a la hora de asignar las etiquetas adecuadas a una imagen; la clasificación con localización, que evalúa cómo un modelo de algoritmo ha llevado las etiquetas a una imagen y la localización de los objetos subyacentes; y la detección, similar a la anterior pero utiliza criterios de evaluación más estrictos. Se añade la dificultad del uso de imágenes en las que se encuentran pequeños objetos de difí­cil reconocimiento, lo que hace del desafí­o aún más interesante, yendo más allá del etiquetado de las imágenes.

Christian Szegedy continúa señalando a su propio equipo participante por el esfuerzo realizado y comenta como lo han llevado a cabo mediante el uso de la infraestructura DistBelief para hacer posible la formación de redes neuronales de una manera distribuida y de fácil interacción.

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