¿Te gustaría enseñar a tus aplicaciones a ver el mundo como lo hacemos nosotros? Con la visión artificial en Azure, crear modelos de detección de objetos está al alcance de cualquier desarrollador. Descubre en este artículo cómo hacerlo, paso a paso, y lleva tus proyectos a un nuevo nivel con esta innovadora tecnología.
Imagina un mundo donde las máquinas no solo siguen órdenes, sino que también pueden ver y entender lo que sucede a su alrededor.
Desde vehículos autónomos que navegan por calles congestionadas hasta sistemas que detectan defectos en una línea de producción en tiempo real, la visión artificial está revolucionando la manera en que interactuamos con la tecnología.
Pero ¿cómo se construyen estos sistemas que parecen sacados de una película de ciencia ficción?
En este artículo, te mostraremos cómo crear modelos de detección de objetos utilizando Microsoft Azure, una de las plataformas más avanzadas para implementar soluciones de inteligencia artificial.
La visión artificial, o visión por computadora, es una disciplina dentro de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y entender el contenido de imágenes y videos. A través de técnicas de aprendizaje profundo, las máquinas pueden procesar información visual de manera similar a los humanos, reconociendo patrones, identificando objetos y analizando el entorno.
Esta tecnología ha sido impulsada por los avances en el aprendizaje profundo, en particular por las redes neuronales convolucionales (CNN), que son capaces de aprender a identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos visuales. Gracias a estas capacidades, la visión artificial está encontrando aplicaciones en un amplio rango de sectores, desde la medicina hasta la seguridad y la automatización industrial.
Como comentábamos, la visión artificial ha resurgido como una tecnología clave en la transformación digital de industrias enteras. Su importancia radica en su capacidad para automatizar tareas que antes requerían la intervención humana, permitiendo así que las empresas aumenten su eficiencia, reduzcan errores y descubran nuevas oportunidades de negocio.
Por ejemplo, en la industria automotriz, la visión artificial es fundamental para el desarrollo de vehículos autónomos que pueden detectar peatones, señales de tráfico y otros vehículos en tiempo real. En la salud, se utiliza para el análisis de imágenes médicas, mejorando el diagnóstico temprano de enfermedades como el cáncer.
Si te interesa profundizar en cómo la inteligencia artificial está revolucionando diversas industrias, te recomendamos explorar la Ruta de especialización en inteligencia artificial. Este programa te proporcionará las herramientas y conocimientos necesarios para dominar las tecnologías clave, incluida la visión artificial, que están transformando sectores como la automoción, la salud, la seguridad y el comercio. Con esta especialización, estarás preparado para aprovechar las oportunidades que ofrece esta tecnología y contribuir al avance de la transformación digital en cualquier industria.
Microsoft Azure proporciona una amplia gama de servicios para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de visión artificial.
Uno de los principales beneficios de Azure es su capacidad para simplificar la creación de estos modelos de mediante servicios como Azure Cognitive Services, que ofrece APIs preentrenadas para tareas comunes como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el reconocimiento facial. Para aquellos que necesitan personalizar sus modelos, Azure Custom Vision permite entrenar modelos específicos con tus propios datos, ajustándolos a las necesidades únicas de tu proyecto.
Además, Azure Machine Learning proporciona un entorno robusto para el desarrollo y la implementación de modelos avanzados de aprendizaje automático. Con estas herramientas, Azure permite a los desarrolladores crear soluciones de visión artificial de manera más rápida y eficiente.
Microsoft Azure ofrece un conjunto completo de herramientas y servicios diseñados para facilitar el desarrollo de aplicaciones de visión artificial, en particular para la detección de objetos. A continuación, exploramos los tres componentes que hemos comentado antes y que hacen posible esta funcionalidad más en detalle.
Computer Vision es un servicio que proporciona algoritmos preentrenados para analizar imágenes y videos. Este servicio permite a los desarrolladores incorporar capacidades de visión artificial en sus aplicaciones sin necesidad de tener un profundo conocimiento de inteligencia artificial.
Computer Vision puede realizar tareas como la detección y clasificación de objetos, el reconocimiento de texto (OCR), y el análisis de características visuales como colores y formas. Además, este servicio permite detectar rostros en imágenes y determinar características como la edad, el género y las emociones. Una de las mayores ventajas de utilizar Azure Computer Vision es que los desarrolladores pueden acceder a estas funciones mediante sencillas llamadas a la API, lo que reduce el tiempo de desarrollo y la complejidad del proyecto.
Azure Custom Vision es un servicio que permite a los usuarios crear modelos de visión artificial personalizados para tareas específicas, como la detección de objetos. A diferencia de Computer Vision, que ofrece modelos preentrenados, Custom Vision permite entrenar modelos desde cero utilizando conjuntos de datos propios.
El proceso es simple: los usuarios cargan sus imágenes etiquetadas en el servicio, y Azure Custom Vision se encarga del resto. Este servicio facilita el entrenamiento, la evaluación y la mejora de modelos, permitiendo iteraciones rápidas hasta lograr un modelo que cumpla con los requisitos específicos del proyecto. Además, Custom Vision ofrece capacidades de exportación, lo que permite desplegar los modelos entrenados en entornos locales o en dispositivos móviles, proporcionando una gran flexibilidad en la implementación.
Azure Machine Learning facilita la creación de modelos complejos de detección de objetos mediante un entorno de desarrollo colaborativo y herramientas como notebooks Jupyter, pipelines de machine learning automatizados, y soporte para frameworks populares como TensorFlow y PyTorch.
Con Azure Machine Learning, los usuarios pueden experimentar con diferentes algoritmos y ajustar hiperparámetros para optimizar sus modelos. Una vez entrenados, estos modelos se pueden desplegar fácilmente en la nube, lo que proporciona una gran flexibilidad en términos de aplicación y escalabilidad.
En esta guía, aprenderás a utilizar el servicio de Custom Vision para crear un modelo de detección de objetos. Una vez que hayas construido el modelo, podrás probarlo con nuevas imágenes e integrarlo en tu propia aplicación de reconocimiento de imágenes.
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Para utilizar el servicio Custom Vision, logarte en este enlace con tu cuenta de Azure.
Para crear tu primer proyecto, selecciona “Nuevo Proyecto”. Aparecerá un cuadro de diálogo para crear un nuevo proyecto.
Este cuadro de diálogo incluye campos para el nombre, la descripción y los dominios del proyecto. Selecciona “Detección de objetos” en el tipo de proyecto.
A continuación, elige uno de los dominios disponibles. Cada dominio optimiza el detector para tipos específicos de imágenes. Finalmente, selecciona “Crear proyecto”.
Para añadir imágenes, selecciona “Añadir imágenes” y luego selecciona “Examinar archivos locales”. Haz clic en “Abrir” para subir las imágenes que desees.
Verás tus imágenes subidas en la sección “Sin etiquetar” de la interfaz. El siguiente paso es etiquetar manualmente los objetos que quieres que el detector aprenda a reconocer. Selecciona la primera imagen para abrir la ventana de diálogo de etiquetado.
Selecciona y arrastra un rectángulo alrededor del objeto en tu imagen. Luego, ingresa un nuevo nombre de etiqueta con el botón “+” o selecciona una etiqueta existente en la lista desplegable. Es importante etiquetar cada instancia de los objetos que deseas detectar, ya que el detector utiliza las áreas de fondo sin etiquetar como un ejemplo negativo en el entrenamiento. Cuando termines de etiquetar, selecciona la flecha a la derecha para guardar tus etiquetas y pasar a la siguiente imagen.
Para entrenar el modelo de detección, selecciona el botón “Entrenar”. El detector utiliza todas las imágenes actuales y sus etiquetas para crear un modelo que identifica cada objeto etiquetado. Este proceso puede tardar varios minutos.
El proceso de entrenamiento debería tomar solo unos minutos. Durante este tiempo, se muestra información sobre el proceso en la pestaña “Rendimiento”.
Una vez finalizado el entrenamiento, se calculan y muestran los resultados del rendimiento del modelo. El servicio Custom Vision utiliza las imágenes que enviaste para el entrenamiento para calcular la precisión, el recall y la precisión promedio.
La precisión y el recall son dos medidas diferentes de la efectividad de un detector:
Precisión indica la fracción de clasificaciones identificadas que fueron correctas. Por ejemplo, si el modelo identificó 100 imágenes como perros, y 99 de ellas eran realmente de perros, la precisión sería del 99%.
Recall indica la fracción de clasificaciones reales que fueron correctamente identificadas. Por ejemplo, si había realmente 100 imágenes de manzanas, y el modelo identificó 80 como manzanas, el recall sería del 80%.
Precisión promedio es el valor promedio de la precisión promedio (AP). El AP es el área bajo la curva de precisión/recall (precisión trazada contra recall para cada predicción realizada).
Los resultados del entrenamiento muestran la precisión general, el recall y la precisión promedio.
Una vez que has entrenado y evaluado tu modelo de detección de objetos en Azure, el siguiente paso es desplegarlo y asegurarte de que pueda escalar eficientemente según las necesidades de tu aplicación.
Azure proporciona herramientas para facilitar tanto el despliegue como la escalabilidad de modelos, garantizando que puedan integrarse en entornos de producción de manera efectiva.
Desplegar un modelo en Azure es un proceso que puede realizarse de varias maneras, dependiendo de los requisitos específicos de tu proyecto. Una de las formas más eficientes de desplegar un modelo es utilizando contenedores. Azure admite la implementación de modelos en contenedores Docker.
El uso de contenedores permite empaquetar tu modelo junto con todas sus dependencias en una única unidad que puede ejecutarse de manera consistente en diferentes entornos. Azure Container Instances (ACI) y Azure Kubernetes Service (AKS) son dos opciones populares para desplegar modelos de inteligencia artificial en contenedores. ACI es ideal para despliegues simples y rápidos, mientras que AKS es adecuado para gestionar despliegues a gran escala y que requieren una orquestación más compleja.
La escalabilidad es un aspecto crucial, especialmente cuando se prevé un alto volumen de solicitudes. Azure ofrece varias opciones para escalar tus modelos según las necesidades de tu aplicación.
Azure Machine Learning por ejemplo incluye capacidades de autoescalado y monitoreo. Esta herramienta permite configurar clústeres que pueden escalar automáticamente según la carga de trabajo. Además, ofrece herramientas para monitorear el rendimiento del modelo en tiempo real, facilitando la detección y resolución de problemas antes de que afecten la operación de tu aplicación.
La gestión de modelos también implica la capacidad de versionar modelos, lo que permite realizar mejoras y ajustes sin interrumpir el servicio. Puedes gestionar diferentes versiones de un mismo modelo y probarlas en paralelo para determinar cuál ofrece el mejor rendimiento. Azure Machine Learning y Azure DevOps pueden integrarse para crear pipelines de despliegue continuo, asegurando que las actualizaciones de modelos se realicen de manera fluida y eficiente.
La visión artificial y la detección de objetos están revolucionando múltiples industrias al automatizar tareas críticas, mejorar la eficiencia y reducir errores humanos. Dos áreas donde esta tecnología está teniendo un impacto significativo son la logística y el transporte, así como la agricultura. A continuación, exploraremos cómo se aplican los modelos de detección de objetos en estos sectores.
En el sector de la logística y el transporte, la visión artificial se utiliza para automatizar el seguimiento y la gestión de inventarios en almacenes. Mediante cámaras y sensores, los sistemas pueden identificar y contar automáticamente productos en estanterías, verificar su ubicación y asegurar que se cumplan las condiciones de almacenamiento. Esto reduce significativamente el tiempo que los empleados dedican a tareas de inventario y minimiza los errores de conteo.
Además, los sistemas de detección de objetos permiten clasificar y empaquetar productos automáticamente en líneas de ensamblaje. Las cámaras detectan el tamaño, la forma y otros atributos de los objetos, dirigiéndolos hacia el empaque adecuado. Esto no solo acelera el proceso, sino que también asegura una mayor precisión en la selección de productos.
En el transporte, por último, la visión artificial se utiliza para optimizar la carga de vehículos, asegurando que los objetos se coloquen de manera que maximicen el espacio disponible. Además, se puede utilizar para escanear y verificar la carga antes de su salida, asegurando que todo esté correctamente empaquetado y ubicado según el plan de ruta.
La agricultura es otro sector que está siendo transformado por la visión artificial, con aplicaciones que van desde el monitoreo de cultivos hasta la automatización de tareas agrícolas. Estas innovaciones están ayudando a los agricultores a aumentar la productividad, reducir costos y gestionar los recursos de manera más sostenible.
Mediante drones equipados con cámaras y sensores de visión artificial, los agricultores pueden monitorear grandes extensiones de tierra en tiempo real. Estos sistemas pueden detectar problemas como plagas, enfermedades o estrés hídrico en las plantas, permitiendo una respuesta rápida y dirigida que puede salvar cosechas enteras.
La detección de objetos se utiliza también en robots agrícolas para identificar y recoger frutas y verduras. Estos robots están equipados con cámaras que permiten diferenciar entre frutos maduros y no maduros, asegurando que solo se cosechen aquellos que están en el punto óptimo. Esto no solo aumenta la eficiencia, sino que también reduce el desperdicio de alimentos.
La visión artificial está transformando industrias enteras al permitir que las máquinas comprendan el mundo que las rodea. Con Microsoft Azure, es más fácil que nunca aprovechar esta tecnología, permitiendo a desarrolladores y empresas crear soluciones inteligentes que antes parecían inalcanzables.
Imagina poder detectar objetos en tiempo real, automatizar procesos y mejorar la precisión en tus proyectos con herramientas que se adaptan a tus necesidades. Azure ofrece un abanico de servicios diseñados para que, sin importar tu nivel de experiencia, puedas entrenar, desplegar y escalar modelos de visión artificial de manera rápida y eficiente.
Desde el seguimiento de inventarios en almacenes hasta el monitoreo de cultivos en grandes extensiones de tierra, la visión artificial abre nuevas posibilidades para mejorar la eficiencia, reducir errores y tomar decisiones más informadas. Con Azure, el futuro de la inteligencia artificial está al alcance de todos, listo para ser aprovechado en cualquier sector que busque innovar y liderar. ¡Es el momento de dejar que las máquinas también vean el mundo como nunca antes!
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