{"id":18360,"date":"2022-11-04T03:00:20","date_gmt":"2022-11-04T03:00:20","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18360"},"modified":"2022-11-04T03:00:20","modified_gmt":"2022-11-04T03:00:20","slug":"la-academia-de-ciencias-de-china-desarrolla-un-nuevo-marco-de-ia-para-la-deteccion-de-objetos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18360","title":{"rendered":"La Academia de Ciencias de China desarrolla un nuevo marco de IA para la detecci\u00f3n de objetos"},"content":{"rendered":"
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Los investigadores de la Academia de Ciencias de China (CAS<\/a>) han desarrollado un nuevo marco de inteligencia artificial (IA) para la detecci\u00f3n de objetos, que proporciona una nueva soluci\u00f3n para la detecci\u00f3n de objetos online en tiempo real, r\u00e1pida y de alta precisi\u00f3n.<\/p>\n

\"Modelo
Los investigadores dise\u00f1aron tres nuevos mecanismos de aprendizaje para extraer informaci\u00f3n de caracter\u00edsticas de puntos calientes de manera m\u00e1s precisa y eficiente.<\/figcaption><\/figure>\n

La tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n de objetos basada en la teor\u00eda del aprendizaje profundo tambi\u00e9n tiene \u00e9xito en muchas aplicaciones industriales. La investigaci\u00f3n actual se centra en mejorar la velocidad o la precisi\u00f3n de la detecci\u00f3n y no tiene en cuenta la eficiencia y la precisi\u00f3n. C\u00f3mo lograr una detecci\u00f3n de objetos r\u00e1pida y precisa se ha convertido en un desaf\u00edo importante en el campo de la inteligencia artificial.<\/p>\n

En este estudio, cuyos resultados se publicaron en Expert Systems with Applications<\/a>, los investigadores encontraron que uno de los principales defectos de la tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n de objetos basada en el aprendizaje profundo radicaba en la extracci\u00f3n repetida de caracter\u00edsticas y la fusi\u00f3n de estructuras de redes profundas, lo que generaba costos computacionales innecesarios.<\/p>\n

Nuevo marco de reconocimiento de objetos<\/h2>\n

Los investigadores propusieron un marco de reconocimiento de objetos (MiSo) de m\u00faltiples entradas y salidas, que era diferente del modelo tradicional de m\u00faltiples entradas y m\u00faltiples salidas y reduc\u00eda la complejidad del modelo, as\u00ed como de la sobrecarga del tiempo de inferencia.<\/p>\n

Adem\u00e1s, basado en la teor\u00eda de detecci\u00f3n de eRF propuesta anteriormente, los investigadores dise\u00f1aron tres nuevos mecanismos de aprendizaje para extraer informaci\u00f3n de caracter\u00edsticas de puntos calientes de manera m\u00e1s precisa y eficiente, que fueron el mecanismo de ajuste de campo receptivo, el mecanismo de autoaprendizaje de atenci\u00f3n residual y eRF, basado en la estrategia de muestreo de equilibrio din\u00e1mico.<\/p>\n

Lo probaron en un punto de referencia de conjunto de datos est\u00e1ndar y lograron una precisi\u00f3n promedio (AP) de 39,2 a una velocidad de 29 cuadros por segundo. Es 2,6 AP m\u00e1s alto que el TridenNet-R50 de \u00faltima generaci\u00f3n existente. Este m\u00e9todo proporciona una nueva idea para la investigaci\u00f3n y la aplicaci\u00f3n industrial de la detecci\u00f3n de objetos.<\/p>\n

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