Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
YOLO (Solo miras una vez)
Sistema de detección en tiempo real que procesa la imagen en una sola pasada para una velocidad optimizada.
R-CNN (Redes neuronales convolucionales basadas en regiones)
Arquitectura en dos fases que primero propone regiones de interés y luego las clasifica.
SSD (Detector MultiBox de un solo disparo)
Detector de un solo disparo que utiliza capas de características multiescala para detectar objetos de diferentes tamaños.
Faster R-CNN
Mejora del R-CNN que integra una red de propuesta de regiones para una detección más rápida.
Mask R-CNN
Extensión de Faster R-CNN que añade una rama de segmentación para máscaras de objetos precisas.
RetinaNet
Arquitectura que introduce la focal loss para equilibrar las clases y mejorar la detección de objetos raros.
DETR (DEtection TRansformer)
Enfoque basado en transformers que elimina componentes manuales como anclas y NMS.
EfficientDet
Familia de modelos que optimizan el compromiso precisión/eficiencia mediante un escalado compuesto.
Cascade R-CNN
Arquitectura en cascada entrenando detectores con IoU crecientes para una precisión mejorada.
CornerNet
Detector basado en puntos clave que localiza las esquinas superior izquierda e inferior derecha de los objetos.
FCOS (Fully Convolutional One-Stage)
Detector sin anclas que predice directamente las cajas a partir de píxeles en mapas de características.
CenterNet
Detector basado en puntos clave que identifica el centro de los objetos y sus dimensiones.
YOLOv5 y variantes
Evolución moderna de YOLO con arquitectura optimizada y preentrenamiento en grandes conjuntos de datos.
Vision Transformers para Detección
Aplicación de los transformers a la visión para la detección sin convoluciones tradicionales.