Object Detection
La detección de objetos (object detection) es una técnica avanzada de visión por computadora (Computer Vision) que permite localizar e identificar varios objetos en una imagen o un vídeo. Esta tecnología rodea cada objeto detectado con una caja delimitadora (bounding box), generalmente un rectángulo, para señalar con precisión su posición.
Hoy en día, la detección de objetos desempeña un papel fundamental en diversos sectores:
- Videovigilancia en tiempo real, para detectar y seguir personas o vehículos.
- Vehículos autónomos, que analizan continuamente su entorno para evitar obstáculos y detectar señales de tráfico, peatones o ciclistas.
- Retail y comercio electrónico, con sistemas de pago automático sin escaneo individual de productos.
- Salud, por ejemplo, en el análisis automatizado de imágenes médicas.
Gracias a esta tecnología, los algoritmos no solo detectan la presencia de un objeto, sino que también pueden clasificarlo (por ejemplo: persona, animal, vehículo) y localizarlo con precisión dentro de la imagen (leer nuestra guía completa).
El proceso comienza con conjuntos de datos anotados. Cada imagen de entrenamiento se etiqueta cuidadosamente con bounding boxes y categorías. El modelo de IA aprende a reconocer formas, texturas, colores y patrones característicos. Una vez entrenado, puede aplicar este conocimiento a nuevas imágenes o vídeos para identificar y posicionar objetos (Innovatiana — Guía Object Detection).
Entre los enfoques principales, destacan dos grandes familias:
- Métodos “one-shot” (de una sola etapa), como YOLO (You Only Look Once): dividen la imagen en una cuadrícula y predicen simultáneamente las cajas delimitadoras y las clases asociadas. Este funcionamiento ultrarrápido es ideal para aplicaciones en tiempo real, como la conducción autónoma o la vigilancia continua (más información sobre YOLO).
- Métodos en dos etapas (como R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): primero generan propuestas de regiones y luego analizan cada zona en detalle. Aunque más lentos, suelen ofrecer mayor precisión, lo que los hace adecuados para casos donde la exactitud es prioritaria.
Para profundizar en estos conceptos, te recomendamos nuestro artículo "Introducción a la detección de objetos en Visión por Computadora", que explica los fundamentos, algoritmos y aplicaciones reales. Y para entender cómo YOLO se ha convertido en uno de los algoritmos más populares y rápidos de detección de objetos, lee nuestro artículo "Qué es YOLO en IA".
