{"id":24371,"date":"2024-05-24T02:00:24","date_gmt":"2024-05-24T02:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=24371"},"modified":"2024-05-24T02:00:24","modified_gmt":"2024-05-24T02:00:24","slug":"nuevo-marco-de-percepcion-de-escena-para-mejorar-la-vision-por-computadora","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=24371","title":{"rendered":"Nuevo marco de percepci\u00f3n de escena para mejorar la visi\u00f3n por computadora"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>Para abordar el problema de la distribuci\u00f3n de cola larga en la visi\u00f3n por computadora, los investigadores de la Academia de Ciencias de China (<a href=\"https:\/\/english.cas.cn\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CAS<\/a>) han propuesto un marco novedoso llamado transferencia de conocimientos basada en clips y miner\u00eda de contexto relacional (CKT-RCM).<\/p>\n<figure id=\"attachment_137719\" aria-describedby=\"caption-attachment-137719\" style=\"width: 800px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-137719\" src=\"https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2024\/05\/cas-distribucion-carga-cola-vision-computadora.png\" alt=\"Esquema.\" width=\"800\" height=\"319\" srcset=\"https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2024\/05\/cas-distribucion-carga-cola-vision-computadora.png 800w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2024\/05\/cas-distribucion-carga-cola-vision-computadora-300x120.png 300w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2024\/05\/cas-distribucion-carga-cola-vision-computadora-768x306.png 768w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2024\/05\/cas-distribucion-carga-cola-vision-computadora-180x72.png 180w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\"><figcaption id=\"caption-attachment-137719\" class=\"wp-caption-text\">En este esquema se presenta la propuesta de transferencia de conocimiento basada en clips y miner\u00eda de contexto relacional (CKT-RCM).<\/figcaption><\/figure>\n<p>Panoptic Scene Graph (PSG) es una direcci\u00f3n de investigaci\u00f3n destacada dentro de la generaci\u00f3n de gr\u00e1ficos de escena, que requiere una salida completa de todas las relaciones en una imagen junto con una segmentaci\u00f3n precisa para la localizaci\u00f3n de objetos. PSG tiene como objetivo mejorar la comprensi\u00f3n de escenas mediante modelos de visi\u00f3n por computadora y respaldar tareas posteriores como la descripci\u00f3n de escenas y la inferencia visual.<\/p>\n<h2>An\u00e1lisis de la percepci\u00f3n humana en las relaciones con objetos<\/h2>\n<p>En este estudio, los investigadores exploraron c\u00f3mo los humanos perciben las relaciones con los objetos, presentando dos perspectivas clave. Por un lado, la gente anticipaba las relaciones con los objetos bas\u00e1ndose en el sentido com\u00fan o el conocimiento previo. Por otro lado, tambi\u00e9n infirieron relaciones basadas en informaci\u00f3n contextual entre sujetos y objetos.<\/p>\n<p>Estas perspectivas subrayan la importancia de aprovechar el conocimiento previo, llevando a cabo una correcci\u00f3n de sesgos de datos utilizando datos externos previamente observados por humanos, as\u00ed como realizar una distribuci\u00f3n previa de condiciones entre objetos.<\/p>\n<p>Los investigadores desarrollaron este marco de red CKT-RCM bas\u00e1ndose en el modelo clip de visi\u00f3n y con un lenguaje previamente entrenado. CKT-RCM facilita la inferencia de relaciones durante los procesos de Panoptic Scene Graph e integra un mecanismo de atenci\u00f3n cruzada para extraer el contexto relacional, asegurando un equilibrio entre valor y calidad en las predicciones relacionales.<\/p>\n<p>Este estudio contribuye a la comprensi\u00f3n y percepci\u00f3n de escenas por parte de robots y veh\u00edculos aut\u00f3nomos.<\/p>\n<p>La entrada <a href=\"https:\/\/www.casadomo.com\/2024\/05\/24\/nuevo-marco-percepcion-escena-mejorar-vision-computadora\">Nuevo marco de percepci\u00f3n de escena para mejorar la visi\u00f3n por computadora<\/a> aparece primero en <a href=\"https:\/\/www.casadomo.com\/\">CASADOMO<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Para abordar el problema de la distribuci\u00f3n de cola larga en la visi\u00f3n por computadora, los investigadores de la Academia de Ciencias de China (CAS) han propuesto un marco novedoso llamado transferencia de conocimientos basada en clips y miner\u00eda de contexto relacional (CKT-RCM). 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