Ventajas de los modelos de transformadores para la detección de objetos en aplicaciones de visión artificial

En aplicaciones de visión artificial, como la conducción autónoma, la fabricación inteligente y la vigilancia, la detección precisa de objetos es crucial. A lo largo de los años se han desarrollado varios modelos de IA, incluidos YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet y otros, para detectar e interpretar objetos en imágenes o videos. Sin embargo, los modelos de transformadores han surgido como soluciones más efectivas para la detección de objetos.

El sistema visual humano puede identificar rápidamente objetos en función de su tamaño, color y profundidad, mientras filtra detalles de fondo irrelevantes. De manera similar, un modelo de IA debería poder centrarse en objetos importantes, filtrar el fondo y clasificarlos con precisión. Esto requiere capturar los objetos objetivo y hacer predicciones basadas en el entrenamiento del modelo.

Los sistemas de visión artificial actuales utilizan sensores de imagen y lentes que alimentan un bloque especializado de procesamiento de señales de imagen (ISP). Luego, la salida de este bloque es procesada por aceleradores o CPU de uso general para su posterior análisis.

Los requisitos de detección de objetos varían según la aplicación. En escenarios de vigilancia y fábricas, la visión artificial se puede utilizar para contar personas o detectar defectos en las líneas de producción. En aplicaciones automotrices, la visión artificial se utiliza para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), como el frenado automático de emergencia y la asistencia para mantenerse en el carril.

Los modelos de transformadores, incluida la detección de objetos orientados con transformador (O2DETR) y DEtection TRansformer (DETR), ofrecen varias ventajas sobre los modelos tradicionales como Faster R-CNN. Tienen diseños más simples y utilizan un enfoque de detección de objetos de un solo paso de un extremo a otro. DETR, por ejemplo, utiliza codificación y decodificación de transformadores, junto con un conjunto de pérdidas de predicciones para imponer la coincidencia entre las predicciones y la verdad fundamental.

A diferencia de los modelos tradicionales que se basan en cajas de anclaje y supresión no máxima, los modelos de transformadores como DETR procesan datos en paralelo y pueden manejar objetos superpuestos sin estos pasos adicionales. Esto hace que los modelos de transformadores sean más eficientes y precisos para la detección de objetos.

En conclusión, los modelos de transformadores han revolucionado la detección de objetos en aplicaciones de visión artificial. Su capacidad para capturar objetos importantes, filtrar detalles del fondo y clasificar objetos con precisión los convierte en la opción preferida sobre los modelos tradicionales. Los avances en el desarrollo de hardware y software también están allanando el camino para vehículos autónomos que dependen de entradas de sensores y capacidades avanzadas de visión artificial.