Una de las tecnologías más interesantes y llamativas es la de la detección de objetos, mediante visión artificial y procesamiento de imágenes una máquina es capaz de detectar y clasificar objetos semánticos de una clase, es decir, un objeto en vídeos o imágenes digitales. Algunas aplicaciones de la detección de objetos son el reconocimiento facial, video vigilancia, recuperación de imágenes…

Como hemos mencionado previamente el problema consiste en detectar y clasificar objetos semánticos, para ello hace uso de redes neuronales que se entrenarán para detectar una clase de objeto o varias, el ordenador nunca podrá detectar un objeto que nunca ha visto con anterioridad. Cuando el ordenador detecta un objeto dibuja un rectángulo sobre el objeto con información de la clase que ha predicho.

Para ello existen diferentes modelos que funcionan de distinta forma a la hora de detectar objetos, hay modelos que se especializan en la velocidad y otros que priorizan la calidad de la detección antes que la velocidad. Algunos ejemplos de modelos son R-CNN, YOLO, Retinanet

Como veremos en los siguientes notebooks, estas aplicaciones son muy útiles y se pueden implementar a vehículos autónomos como puede ser un dron para proteger ecosistemas por ejemplo. En este primer notebook realizaremos una comparación entre dos modelos, por una parte tenemos a Faster RCNN que prioriza la calidad de la detección a la rapidez y por otra parte tenemos a ssd que prioriza la rapidez. Modificando el notebook podremos subir nuestras fotos y comprobar que reconoce.

A continuación veremos un notebook un poco más interactivo en el que se usa YOLO como modelo. YOLO (you only look once) es un modelo que funciona de una forma distinta a los modelos convencionales, consiguiendo en poco tiempo una buena detección de objetos. En este notebook además de subir nuestras fotos podremos hacer detección de objetos en tiempo real haciendo uso de una webcam.

Para más información sobre la detección de objetos y como funcionan pueden ver los siguientes vídeos:

O consultar el manual del funcionamiento de YOLO que es entretenido y no muy complejo.

Este tutorial ha sido desarrollado por Óscar Cabrera, graduado en matemáticas e informática, durante el programa de becas de formación práctica en 2021 del cabildo de Fuerteventura.