Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Regresión en cascada
Proceso iterativo donde cada detector en cascada refina las predicciones del detector anterior, utilizando umbrales IoU progresivamente más altos para mejorar la precisión.
R-CNN (CNN basada en regiones)
Familia de arquitecturas de detección de objetos basadas en regiones de interés extraídas de imágenes, combinando propuestas de regiones con redes neuronales convolucionales para la clasificación y localización.
Umbrales IoU adaptativos
Conjunto de umbrales IoU crecientes (típicamente 0.5, 0.6, 0.7) utilizados en Cascade R-CNN para entrenar detectores especializados con diferentes niveles de calidad de detección.
Cabezal detector
Módulo de clasificación y regresión colocado después del backbone, responsable de predecir la clase de los objetos y de refinar las coordenadas de las cajas delimitadoras para cada ROI.
Entrenamiento multi-etapa
Estrategia de entrenamiento donde las etapas de la cascada se entrenan secuencialmente, cada etapa utilizando las salidas de la etapa anterior como entradas para un refinamiento progresivo.
Pérdida consciente de IoU
Función de pérdida especializada que integra directamente la métrica IoU en la optimización, alentando al modelo a producir cajas delimitadoras con localizaciones más precisas.
Umbrales IoU progresivos
Secuencia creciente de umbrales IoU utilizados en Cascade R-CNN donde cada etapa sucesiva entrena solo con las muestras con IoU superior al umbral de la etapa anterior.
Razonamiento contextual
Capacidad del modelo para considerar las relaciones espaciales y contextuales entre los objetos para mejorar la precisión de detección, particularmente importante en escenas complejas.