Visión clásica vs Deep Learning: Puente hacia Deep Learning

Introducción

La visión por computador (Vc) ha evolucionado significativamente a lo largo de los años, avanzando desde técnicas tradicionales basadas en reglas manuales hasta modelos de aprendizaje profundo que pueden aprender patrones complejos directamente del dato. En esta unidad, exploraremos cómo la visión clásica se relaciona con el aprendizaje profundo y qué conceptos se reutilizan al pasar a una estrategia más avanzada. Este conocimiento es crucial para entender los fundamentos y elegir las herramientas adecuadas según la tarea.

Explicación principal

La visión clásica, o Visión por Computador Clásica (VcC), utiliza reglas manuales y modelos predefinidos para analizar imágenes. En contraste, el aprendizaje profundo (Deep Learning) aprende a través de ejemplos y puede capturar patrones subyacentes en los datos sin necesidad de definir manualmente cada detalle. Sin embargo, existen varios conceptos clave que se reutilizan entre ambas disciplinas.

Conceptos comunes

1. Reconocimiento de imágenes: En VcC, utilizamos técnicas como clasificación y detección para identificar objetos en imágenes. Esto es similar al uso de redes neuronales convolucionales (CNNs) en Deep Learning.

1. Extracción de características: En VcC, creamos funciones específicas que extraen información útil de las imágenes. Por ejemplo, los operadores de Sobel y Prewitt para detectar bordes son similares a cómo CNNs aprenden a reconocer patrones en los datos.

1. Optimización: Ambas disciplinas requieren la optimización de parámetros para obtener resultados óptimos. En VcC, esto se hace manualmente ajustando reglas y modelos. En Deep Learning, utilizamos gradientes y backpropagation para ajustar pesos en las capas del modelo.

Ejemplo práctico

Supongamos que estamos trabajando en una tarea de detección de objetos en imágenes. Podemos comenzar con un método tradicional como el algoritmo de HOG (Histogram of Oriented Gradients) para extraer características visuales y luego aplicar clasificación por reglas manuales.

import cv2

def detectar_objetos(image):
    # Convertir la imagen a escala de grises
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # Aplicar HOG descriptor
    hog = cv2.HOGDescriptor()
    features = hog.compute(gray)
    
    return features

# Ejemplo de uso
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
features = detectar_objetos(image)
print(features)

Luego, podemos pasar a un modelo CNN para extraer características y clasificar los objetos en el mismo dataset.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

def crear_modelo():
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 1)),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        Flatten(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dense(num_classes, activation='softmax')
    ])
    
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    
    return model

# Ejemplo de uso
model = crear_modelo()
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)

Errores típicos / trampas

1. Sobrefitado y subfitado

• En Deep Learning, el modelo puede aprender demasiados detalles del conjunto de entrenamiento (sobreajuste) o no capturar suficiente información (subajuste). En VcC, este problema se manifiesta en modelos complejos que no son generalizables a nuevas imágenes.

2. Ruido y variabilidad

• El ruido puede afectar significativamente los resultados en ambos campos. En Deep Learning, usar técnicas como la normalización de datos o agregar ruido aleatorio durante el entrenamiento puede ayudar a mejorar la robustez del modelo.

3. Suposiciones inadecuadas

• A menudo, las reglas manuales en VcC pueden ser inadaptables al contexto real y variado de los datos de prueba. En Deep Learning, estas suposiciones se aprenden a través del entrenamiento en múltiples conjuntos de datos.

Checklist accionable

1. Entender el problema: Analiza detalladamente la tarea que deseas resolver.

1. Preparar los datos: Realiza una buena limpieza y preprocesamiento de los datos tanto para VcC como para Deep Learning.

1. Elegir el enfoque adecuado: Basa tu decisión en el tamaño del conjunto de datos, la complejidad del problema y las capacidades computacionales disponibles.

1. Implementar un modelo básico: Comienza con una implementación sencilla antes de complicarlo.

1. Evaluar regularmente: Utiliza métricas relevantes para evaluar los modelos tanto en VcC como en Deep Learning.

Cierre: Siguientes pasos

1. Explorar más profundamente el aprendizaje profundo: Comienza con tutoriales básicos y aplica estos conceptos a problemas reales.

1. Implementar técnicas avanzadas de preprocesamiento: Aprende a normalizar datos, generar submuestreos y aumentar la variedad del conjunto de datos para mejorar el rendimiento tanto en VcC como en Deep Learning.

1. Participa en competencias e iniciativas de aprendizaje profundo: Utiliza plataformas como Kaggle o proyectos propios para practicar y obtener experiencia real.

1. Estudia redes neuronales y optimización: Comprende cómo funcionan las CNNs, RNNs y otros tipos de redes neuronales, así como técnicas de optimización como Adam y RMSprop.

La transición desde la visión por computador clásica a Deep Learning es un proceso gradual que requiere comprensión y práctica. Al seguir los pasos correctos, podrás aprovechar las ventajas de ambos enfoques para resolver problemas complejos de análisis visual.