El estado actual de la clasificación de imágenes en 2022 - Guía completa

Índice:

1. Introducción
2. Dataset de ImageNet
3. Medidas de precisión
4. El modelo Florence
5. El modelo Fix EfficientNet L2
6. El modelo Model Soups
7. La importancia de los datos
8. La importancia de los protocolos de entrenamiento
9. Conclusión
10. Recursos recomendados

🖼️ El Futuro de la Clasificación de Imágenes en 2022

En el mundo de la inteligencia artificial, uno de los grandes avances ha sido la clasificación de imágenes. En este artículo, vamos a adentrarnos en el estado actual de esta técnica y descubrir qué es lo que marca la diferencia en el mundo de la clasificación de imágenes. Pero antes de comenzar, es importante familiarizarnos con el dataset de ImageNet, en el cual se reporta la precisión de estos modelos.

1. Dataset de ImageNet

ImageNet es un conjunto de datos masivo que consta de más de 14 millones de imágenes, distribuidas en más de 20.000 clases. Entre los años 2012 y 2017, se llevó a cabo el "Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge", utilizando una submuestra de este dataset. En este desafío, se utilizaron 1,28 millones de imágenes para el entrenamiento, 50.000 para validación y 100.000 para pruebas.

2. Medidas de precisión

Existen dos medidas principales de precisión en la clasificación de imágenes. La primera es la precisión de "top one", que se refiere a la precisión obtenida cuando se le permite al modelo realizar solo una predicción. La segunda medida es la precisión de "top five", donde se considera que el modelo acertó si la respuesta correcta está entre las cinco predicciones principales realizadas por el modelo.

Comparando estas medidas con la capacidad humana, podemos ver que el modelo Florence Koswin H, desarrollado por Microsoft, ha alcanzado una precisión de 99,02% en top five, superando el 94,5% de precisión que los humanos logran. Sin duda, es un resultado impresionante.

3. El modelo Florence

El modelo Florence es similar a GPT-3 en procesamiento de lenguaje natural, pero aplicado a la visión por computadora. Además de la clasificación de imágenes, Florence puede ser adaptado a diferentes tareas de visión por computadora, como la recuperación de imágenes, detección de objetos, preguntas y respuestas visuales, descripción de imágenes y reconocimiento de acciones en videos.

El éxito de Florence se debe en parte a los vastos recursos de entrenamiento utilizados. Además de los datos de ImageNet, este modelo utiliza 900 millones de pares de imágenes y texto para su entrenamiento. Sin embargo, hay que destacar que modelos como Florence no pueden ser entrenados y desarrollados por personas individuales o pequeñas empresas debido a la enorme cantidad de recursos de cómputo requeridos.

4. El modelo Fix EfficientNet L2

Si nos enfocamos en los modelos que solo utilizan el dataset de ImageNet para su entrenamiento, el modelo líder es el Fix EfficientNet L2, con una precisión de top five del 98,7%. Esto es muy cerca del rendimiento del modelo Florence. El Fix EfficientNet L2 logra estos resultados al fijar el protocolo de entrenamiento en una arquitectura existente llamada EfficientNet, lo cual demuestra su eficacia.

De manera interesante, el Fix EfficientNet L2 también destaca en la precisión de top one, alcanzando el 88,5% entre todos los modelos que utilizan el dataset de ImageNet para su entrenamiento. Esto muestra la solidez de este modelo incluso en comparación con otros enfoques.

5. El modelo Model Soups

Si permitimos el uso de datos adicionales fuera de ImageNet, el modelo líder es Model Soups, con una precisión cercana al 91%. Este modelo utiliza un enfoque de entrenamiento un tanto inconvencional, ya que en lugar de entrenar múltiples modelos con diferentes hiperparámetros y seleccionar el mejor rendimiento, promedia los pesos de varios modelos previamente ajustados con diferentes hiperparámetros. Esto permite obtener la precisión deseada sin necesidad de usar una gran cantidad de memoria o recursos computacionales.

6. La importancia de los datos

Una lección importante que podemos extraer de estos modelos de vanguardia es que los datos importan. cuanto más extenso y diverso sea su conjunto de datos, mejores serán los resultados obtenidos. Las grandes empresas con vastos recursos computacionales tendrán ventaja en la competencia de modelos fundacionales. Sin embargo, aún hay esperanza para el resto, puesto que los protocolos de entrenamiento también pueden marcar una gran diferencia en el rendimiento alcanzado, como podemos ver en el caso del Fix EfficientNet L2.

7. La importancia de los protocolos de entrenamiento

Los protocolos de entrenamiento implementados de manera cuidadosa pueden tener un impacto significativo en la eficacia de los modelos. Papers como el Fix EfficientNet L2 brindan pautas valiosas para maximizar el rendimiento de los modelos y, por lo tanto, es fundamental prestar atención a dichos protocolos al desarrollar y entrenar modelos de clasificación de imágenes.

8. Conclusión

El mundo de la clasificación de imágenes ha sido revolucionado con la llegada de modelos de vanguardia como Florence, Fix EfficientNet L2 y Model Soups. Estos modelos han demostrado que una combinación de datos masivos, protocolos de entrenamiento cuidadosamente diseñados y recursos computacionales avanzados puede llevar a resultados asombrosos. Si bien las grandes empresas tendrán la delantera en esta competencia, aún existen oportunidades para aquellos que no disponen de los mismos recursos ilimitados. La clave está en maximizar la calidad y diversidad de los datos y seguir las pautas de entrenamiento adecuadas.

9. Recursos recomendados

• ImageNet
• Florence
• Fix EfficientNet L2
• Model Soups

Destacados:

• El modelo Florence de Microsoft ha logrado una precisión de 99,02% en la clasificación de imágenes.
• El modelo Fix EfficientNet L2 ha alcanzado una precisión de 98,7% utilizando solo el dataset de ImageNet.
• Model Soups, un modelo que utiliza un enfoque no convencional de entrenamiento, lidera en la precisión cuando se permiten datos adicionales fuera de ImageNet.

Preguntas frecuentes:

Q: ¿Cuál es el dataset utilizado para evaluar la precisión de los modelos de clasificación de imágenes? A: Se utiliza el dataset de ImageNet, que consta de más de 14 millones de imágenes distribuidas en más de 20.000 clases.

Q: ¿Cuál es el modelo líder en precisión? A: El modelo Florence de Microsoft ha logrado la mayor precisión, con un 99,02% en top five accuracy.

Q: ¿Cuál es la importancia de los protocolos de entrenamiento en los modelos de clasificación de imágenes? A: Los protocolos de entrenamiento pueden marcar una gran diferencia en el rendimiento obtenido. Siguiendo pautas como las del modelo Fix EfficientNet L2, se puede maximizar la eficacia de los modelos.

Q: ¿Qué es Model Soups y cómo logra su precisión? A: Model Soups es un modelo que utiliza un enfoque de entrenamiento en el que se promedian los pesos de varios modelos previamente ajustados con distintos hiperparámetros. Esto permite obtener una precisión cercana al 91% sin necesidad de utilizar grandes cantidades de memoria o recursos computacionales.