Red neuronal de equipo de Google trabajando en detección de imágenes

ImageNet es una plataforma online que tiene como objetivo convertirse en un recurso útil para investigadores, educadores, estudiantes y todos aquellos que comparten su pasión por la imagen, sirviendo de bases de datos de la imagen organizada bajo la jerarquía WordNet. Desde 2010 viene organizando su concurso a modo de desafío para poner a prueba la tecnología en lo que respecta a la detección e interpretación de las imágenes, tanto en lo que respecta a los objetos que las componen como en las zonas en las que se encuentran.

A dicho concurso de presentan instituciones académicas líderes y laboratorios de la industria, tal y como señala Christian Szegedy, Ingeniero de Software de Google, a través de Research Blog, en el que señala que su equipo, GoogLeNet, ha quedado en primer lugar en las tareas de clasificación y detección del desafío de este año, doblando la calidad de ambas tareas con respecto a los resultados del pasado año. La presentación de su equipo ha sido abierta, de modo que los detalles exactos del desafío han sido compartidos con el resto de usuarios que conforman la amplia comunidad enfocada a la visión por ordenador, fomentando la colaboración y acelerando el progreso en este campo.

El desafio de ImageNet consta de tres pistas: la clasificación, para medir la capacidad de los algoritmos a la hora de asignar las etiquetas adecuadas a una imagen; la clasificación con localización, que evalúa cómo un modelo de algoritmo ha llevado las etiquetas a una imagen y la localización de los objetos subyacentes; y la detección, similar a la anterior pero utiliza criterios de evaluación más estrictos. Se añade la dificultad del uso de imágenes en las que se encuentran pequeños objetos de difícil reconocimiento, lo que hace del desafío aún más interesante, yendo más allá del etiquetado de las imágenes.

Christian Szegedy continúa señalando a su propio equipo participante por el esfuerzo realizado y comenta como lo han llevado a cabo mediante el uso de la infraestructura DistBelief para hacer posible la formación de redes neuronales de una manera distribuida y de fácil interacción.

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