Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Mapa de Segmentación (Segmentation Map)
Salida de un modelo de segmentación, representada como una imagen del mismo tamaño que la entrada, donde cada píxel está coloreado o etiquetado según la clase semántica predicha.
Convolución Atrous (Dilated Convolution)
Operación de convolución que inserta espacios entre los píxeles del kernel, permitiendo aumentar el campo receptivo de las neuronas y capturar el contexto a mayor escala sin aumentar el coste computacional.
ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling)
Módulo que aplica convoluciones atrous con diferentes tasas de dilatación en paralelo para capturar características multiescala, esencial para segmentar objetos de tamaños variados.
Pérdida de Entropía Cruzada (Cross-Entropy Loss)
Función de pérdida estándar para tareas de clasificación, incluida la segmentación semántica, que mide la divergencia entre la distribución de probabilidad predicha y la distribución real de las etiquetas de clase.
Pérdida de Dice (Dice Loss)
Función de pérdida derivada del coeficiente de Dice, optimizada para maximizar la superposición entre la predicción y la verdad fundamental, particularmente eficaz para manejar desequilibrios de clases.
Función Softmax (Softmax)
Función de activación aplicada en la última capa de una red de segmentación para convertir las puntuaciones de clase (logits) en una distribución de probabilidad sobre las clases para cada píxel.
Camino Codificador-Decodificador
Estructura arquitectónica donde el codificador reduce la dimensión espacial mientras extrae características de alto nivel, y el decodificador reconstruye la resolución espacial para generar el mapa de segmentación final.
Clases 'Stuff' vs 'Thing'
Distinción conceptual donde las clases 'stuff' (ej: cielo, carretera) son regiones amorfas sin forma definida, y las clases 'thing' (ej: coches, personas) son objetos contables con instancias distintas.