Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han desarrollado un nuevo modelo que permite la detección rápida y precisa (en resoluciones 4K y 8K de video), usando para esto GPUs. El método de detección usa dos etapas, que permiten evaluar cada cuadro del video haciendo reconocimiento en baja y muy alta resolución, lo que hace que se limite el número necesario de evaluaciones.
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En los últimos años, el aprendizaje de las máquinas ha logrado resultados sorprendentemente buenos, en muchos casos en las tareas que tienen que ver con la visión por computadora. Sin embargo, la mayoría de los modelos de reconocimiento de objetos se desempeñan mejor con imágenes con relativa baja resolución. Pero es claro que cada vez las cámaras de video permiten más y más resolución, por lo que es evidente la necesidad de una nueva herramienta que pueda procesar estos datos en alta resolución.
“Estábamos interesados en hallar y sobrepasar las limitaciones de los enfoques actuales“, comenta Vít Růžička, uno de los investigadores del proyecto. “Y aunque tenemos grabados datos en alta resolución, los mecanismos de detección de objetos como YOLO, Faster RCNN y SSD entre otros, trabajan con imágenes que bien pueden considerarse de baja resolución, por ejemplo, 608 x 608 pixeles. Nuestro principal objetivo era escalara la detección de objetos a videos en 4K-8K (7680 x 4320 pixeles, manteniendo la velocidad tan alta como nos fuera posible en el proceso. Queríamos también entender si se tendrían ventajas de usar …