27 de mayo de 2025
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!
ResNet-50 es un modelo de visión artificial basado en un tipo de red neuronal llamada Red Neuronal Convolucional (CNN). Las CNN están diseñadas para ayudar a los ordenadores a comprender la información visual aprendiendo patrones en las imágenes, como bordes, colores o formas, y utilizando esos patrones para reconocer y clasificar objetos.
Introducido en 2015 por investigadores de Microsoft Research, ResNet-50 se convirtió rápidamente en uno de los modelos más impactantes en el campo debido a su precisión y eficiencia 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.
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.
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:
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.
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 deep learning ampliamente utilizadas como PyTorch y TensorFlow hicieron de ResNet-50 una opción temprana popular para el entrenamiento en grandes conjuntos de datos de imágenes. Uno de los ejemplos más conocidos es ImageNet, una colección masiva de imágenes etiquetadas utilizada para evaluar y comparar modelos de visión artificial.
Aunque modelos más recientes, como Ultralytics YOLO11, lo superan, ResNet-50 todavía se utiliza comúnmente como referencia gracias a su sólido equilibrio entre precisión, velocidad y simplicidad.
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 concurrida, un modelo podría necesitar detectar 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.
Otro aspecto interesante del modelo ResNet-50 es su capacidad para admitir el aprendizaje por transferencia. Esto significa que el modelo, originalmente entrenado en un gran conjunto de datos como ImageNet para la clasificación de imágenes, se puede adaptar 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.
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.
ResNet-50 fue uno de los primeros modelos utilizados en imágenes médicas basadas en deep learning. Los investigadores lo han aprovechado para identificar patrones de enfermedades en radiografías, resonancias magnéticas y otras exploraciones de diagnóstico. Por ejemplo, ha ayudado a detectar tumores y a clasificar imágenes retinianas diabéticas 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.
De manera similar, ResNet-50 también se ha aplicado en entornos industriales. Por ejemplo, en la fabricación, se ha utilizado en sistemas de investigación y piloto para detectar defectos superficiales en materiales como acero, hormigón y 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.
Si bien ahora se utilizan comúnmente modelos más avanzados como YOLO11 en sistemas de producción, ResNet-50 sigue desempeñando un papel importante en la investigación académica y la evaluación comparativa, particularmente para tareas de clasificación de imágenes.
Aquí hay una mirada a algunas de las ventajas de ResNet-50:
Mientras tanto, aquí hay un vistazo de las limitaciones de ResNet-50:
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.
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