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Descubra cómo la arquitectura de ResNet-50 permite la clasificación de imágenes en aplicaciones del mundo real en los sectores de la salud, la fabricación y los sistemas autónomos.
El análisis automatizado de imágenes es cada vez más común en aplicaciones como la detección de coches que exceden la velocidad o el análisis de imágenes médicas. La tecnología que impulsa estas innovaciones es la visión artificial o Visión IA. Es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas interpretar y comprender imágenes y vídeo, de forma muy parecida a como lo hacen los humanos.
Para construir tales soluciones de visión artificial, los desarrolladores confían en modelos de IA de visión que pueden aprender de grandes cantidades de datos visuales. A lo largo de los años, los investigadores han desarrollado modelos más nuevos y avanzados con un rendimiento impresionante en tareas de IA de visión como la clasificación de imágenes (asignación de etiquetas a las imágenes), la detección de objetos (localización e identificación de objetos dentro de las imágenes) y la segmentación de instancias (detección de objetos y delineación de sus formas exactas).
Sin embargo, mirar hacia atrás y comprender los modelos anteriores puede ayudar a entender cómo funcionan los sistemas de visión artificial actuales. Por ejemplo, un ejemplo clave es ResNet-50, un modelo influyente que introdujo la idea de las conexiones de atajo: vías simples que ayudan al modelo a aprender más rápido y con mayor precisión.
Esta innovación hizo posible entrenar redes neuronales mucho más profundas de forma eficaz, lo que condujo a mejoras significativas en la clasificación de imágenes y dio forma al diseño de muchos modelos posteriores. En este artículo, exploraremos ResNet-50, cómo funciona y su relevancia en la evolución de la visión artificial. ¡Empecemos!
¿Qué es ResNet-50?
ResNet-50 es un modelo de visión por ordenador basado en un tipo de red neuronal denominada red neuronal convolucional (CNN). Las CNN están diseñadas para ayudar a los ordenadores a comprender la información visual aprendiendo patrones de las imágenes, como bordes, colores o formas, y utilizándolos para reconocer y classify objetos.
Presentado en 2015 por investigadores de Microsoft Research, ResNet-50 se convirtió rápidamente en uno de los modelos más impactantes del sector por su precisión y eficacia en tareas de reconocimiento de imágenes a gran escala.
Una característica clave de ResNet-50 es su uso de conexiones residuales, también conocidas como conexiones de atajo. Estas son vías simples que permiten que el modelo se salte algunos pasos en el proceso de aprendizaje. En otras palabras, en lugar de obligar al modelo a pasar información a través de cada capa, estos atajos le permiten llevar los detalles importantes hacia adelante de forma más directa. Esto hace que el aprendizaje sea más rápido y fiable.
Fig. 1. Un vistazo a las conexiones residuales en la arquitectura ResNet.
Este diseño ayuda a resolver un problema común en el aprendizaje profundo llamado el problema de la desaparición del gradiente. En los modelos muy profundos, la información importante puede perderse a medida que se mueve a través de muchas capas, lo que dificulta el aprendizaje del modelo.
Las conexiones residuales ayudan a evitar esto manteniendo la información fluyendo claramente de principio a fin. Por eso el modelo se llama ResNet-50: ResNet significa Red Residual, y el “50” se refiere al número de capas que utiliza para procesar una imagen.
Una visión general de cómo funciona ResNet-50
ResNet-50 tiene una estructura bien organizada que permite que el modelo profundice sin perder información importante. Sigue un patrón simple y repetible que mantiene las cosas eficientes sin dejar de ofrecer un alto rendimiento.
Aquí hay una visión más detallada de cómo funciona la arquitectura ResNet-50:
Básico extracción de características: El modelo comienza aplicando una operación matemática llamada convolución. Esto implica deslizar pequeños filtros (llamados kernels) sobre la imagen para producir mapas de características: nuevas versiones de la imagen que resaltan patrones básicos como bordes o texturas. Así es como el modelo comienza a captar información visual útil.
Aprendiendo características complejas: A medida que los datos se mueven a través de la red, el tamaño de los mapas de características se hace más pequeño. Esto se hace a través de técnicas como el pooling o el uso de filtros con pasos más grandes (llamados strides). Al mismo tiempo, la red crea más mapas de características, lo que le ayuda a capturar patrones cada vez más complejos, como formas, partes de objetos o texturas.
Compresión y expansión de datos: Cada etapa comprime los datos, los procesa y luego los vuelve a expandir. Esto ayuda al modelo a aprender mientras ahorra memoria.
Conexiones de atajo: Son rutas simples que permiten que la información se salte pasos en lugar de pasar por cada capa. Hacen que el aprendizaje sea más estable y eficiente.
Realización de una predicción: Al final de la red, toda la información aprendida se combina y se pasa a través de una función softmax. Esto genera una distribución de probabilidad sobre las posibles clases, lo que indica la confianza del modelo en cada predicción; por ejemplo, 90% gato, 9% perro, 1% coche.
Aunque ResNet-50 se diseñó originalmente para la clasificación de imágenes, su diseño flexible lo ha hecho útil en muchas áreas de la visión artificial. Echemos un vistazo a algunas de las características que hacen que ResNet-50 destaque.
Usando ResNet-50 para la clasificación de imágenes
ResNet-50 se utiliza principalmente para la clasificación de imágenes, donde el objetivo es asignar una etiqueta a una imagen. Por ejemplo, dada una foto, el modelo puede etiquetarla como perro, gato o avión basándose en el objeto principal que ve.
Su diseño fiable y su disponibilidad en bibliotecas de aprendizaje profundo ampliamente utilizadas, como PyTorch y TensorFlow , convirtieron a ResNet-50 en una de las primeras opciones populares para el entrenamiento en grandes conjuntos de datos de imágenes. Uno de los ejemplos más conocidos es ImageNetuna colección masiva de imágenes etiquetadas que se utiliza para evaluar y comparar modelos de visión por ordenador.
Mientras que los modelos más recientes, como Ultralytics YOLO11lo superan, ResNet-50 sigue utilizándose habitualmente como referencia gracias a su sólido equilibrio entre precisión, velocidad y sencillez.
Fig. 3. Ejemplo de utilización de ResNet-50 para classify un perro.
Detección de objetos habilitada por backbones ResNet-50
Mientras que la clasificación de imágenes consiste en identificar el objeto principal de una imagen, la detección de objetos va un paso más allá al encontrar y etiquetar múltiples objetos en la misma imagen. Por ejemplo, en una imagen de una calle muy transitada, un modelo puede tener que detect coches, autobuses y personas, y averiguar dónde está cada uno.
ResNet-50 se utiliza como base en algunos de estos modelos. Esto significa que se encarga de la primera parte del trabajo: analizar la imagen y extraer detalles importantes que describen lo que hay en ella y dónde está. Estos detalles se pasan a la siguiente parte del modelo, llamada "detection head" (cabeza de detección), que toma las decisiones finales sobre qué objetos hay en la imagen y dónde están.
Los modelos de detección populares como Faster R-CNN y DETR utilizan ResNet-50 para este paso de extracción de características. Debido a que hace un buen trabajo capturando tanto los detalles finos como el diseño general de una imagen, ayuda a estos modelos a hacer predicciones precisas, incluso en escenas complejas.
Aprendizaje por transferencia con ResNet-50
Otro aspecto interesante del modelo ResNet-50 es su capacidad de aprendizaje por transferencia. Esto significa que el modelo, entrenado originalmente en un gran conjunto de datos como ImageNet para la clasificación de imágenes, puede adaptarse a nuevas tareas con muchos menos datos.
En lugar de empezar desde cero, la mayoría de las capas del modelo se reutilizan, y solo la capa de clasificación final se reemplaza y se vuelve a entrenar para la nueva tarea. Esto ahorra tiempo y es especialmente útil cuando los datos etiquetados son limitados.
Aplicaciones de visión artificial de ResNet-50
La arquitectura de ResNet-50 la hizo útil para una amplia gama de aplicaciones de visión artificial. Fue especialmente importante en los primeros días del deep learning, ayudando a trasladar la tecnología de Vision AI de la investigación al uso en el mundo real. Al resolver retos clave, ayudó a allanar el camino para los modelos más avanzados que vemos en las aplicaciones actuales.
Imágenes médicas impulsadas por ResNet-50
ResNet-50 fue uno de los primeros modelos utilizados en imágenes médicas basadas en aprendizaje profundo. Los investigadores lo han utilizado para identificar patrones de enfermedades en radiografías, resonancias magnéticas y otras exploraciones diagnósticas. Por ejemplo, ha ayudado a detect tumores y classify imágenes de retina diabética para apoyar el diagnóstico en oftalmología.
Aunque ahora se utilizan modelos más avanzados en herramientas clínicas, ResNet-50 desempeñó un papel clave en las primeras investigaciones de IA médica. Su facilidad de uso y diseño modular lo convirtieron en una opción adecuada para crear prototipos de sistemas de diagnóstico.
Fig. 4. Detección de tumores cerebrales basada en ResNet-50.
Automatización industrial impulsada por ResNet-50
Del mismo modo, ResNet-50 también se ha aplicado en entornos industriales. Por ejemplo, en la fabricación, se ha utilizado en sistemas piloto y de investigación para detect defectos superficiales en materiales como el acero, el hormigón y las piezas pintadas.
También se ha probado en configuraciones para identificar agujeros de burbujas, grietas o depósitos que se forman durante la fundición o el montaje. ResNet-50 es muy adecuado para estas tareas porque puede detectar diferencias sutiles en la textura de la superficie, una capacidad importante para la inspección de calidad.
Aunque modelos más avanzados como YOLO11 se utilizan ahora habitualmente en sistemas de producción, ResNet-50 sigue desempeñando un papel importante en la investigación académica y la evaluación comparativa, sobre todo en tareas de clasificación de imágenes.
Fig. 6. Inspección de superficies mediante Resnet-50.
Beneficios y limitaciones de ResNet-50
Aquí hay una mirada a algunas de las ventajas de ResNet-50:
Sólido rendimiento de referencia: ResNet-50 ofrece una precisión sólida en una amplia gama de tareas, lo que lo convierte en un punto de referencia confiable tanto en proyectos de investigación como en proyectos aplicados.
Bien documentado y ampliamente estudiado: Su arquitectura está bien entendida y completamente documentada, lo que facilita la resolución de problemas y el aprendizaje para desarrolladores e investigadores.
Versátil en todos los dominios: Desde las imágenes médicas hasta la fabricación, ResNet-50 se ha aplicado con éxito a una variedad de problemas del mundo real, lo que demuestra su flexibilidad.
Mientras tanto, aquí hay un vistazo de las limitaciones de ResNet-50:
Alto uso de recursos: ResNet-50 requiere más memoria y potencia de cálculo que los modelos ligeros, lo que puede hacer que sea menos adecuado para dispositivos móviles o aplicaciones en tiempo real.
Sobreajuste en conjuntos de datos pequeños: Debido a su profundidad y complejidad, ResNet-50 puede sobreajustarse cuando se entrena con datos limitados sin técnicas de regularización adecuadas.
Tamaño de entrada fijo: ResNet-50 generalmente espera que las imágenes tengan un tamaño específico, como 224×224 píxeles, por lo que a menudo es necesario cambiar el tamaño o recortar las imágenes, lo que a veces puede eliminar detalles importantes.
Conclusiones clave
ResNet-50 demostró que se podían entrenar redes muy profundas de forma eficaz, a la vez que se ofrecía un sólido rendimiento en tareas visuales. Su arquitectura ofrecía un marco claro y práctico para construir modelos más profundos que funcionaran de forma fiable.
Tras su lanzamiento, los investigadores ampliaron el diseño, creando versiones más profundas como ResNet-101 y ResNet-152. En general, ResNet-50 es un modelo clave que ayudó a dar forma a la forma en que se utiliza el aprendizaje profundo en la visión artificial en la actualidad.
