Campo receptivo

En las redes neuronales convolucionales (CNN), el campo receptivo es la región específica de la imagen de entrada que una característica concreta de una capa determinada es capaz de "ver" o por la que puede verse influida. A medida que los datos pasan por las capas de una red, el campo receptivo de cada neurona se amplía, lo que permite a la red aprender características jerárquicas. En las capas iniciales, las neuronas tienen campos receptivos pequeños y detectan patrones simples como bordes o colores. En las capas más profundas, los campos receptivos son mucho mayores, lo que permite a la red reconocer objetos complejos y escenas enteras combinando los patrones más simples detectados anteriormente. Este concepto es fundamental para entender cómo procesan las CNN la información espacial.

Importancia en la visión por ordenador

El tamaño y la calidad del campo receptivo son fundamentales para el rendimiento de los modelos de visión por ordenador (VC). Un campo receptivo de tamaño adecuado garantiza que el modelo pueda captar todo el contexto de un objeto. Si el campo receptivo es demasiado pequeño para una tarea de detección de objetos, es posible que el modelo sólo identifique partes de un objeto (como un neumático en lugar de un coche). A la inversa, un campo receptivo excesivamente grande podría incorporar ruido de fondo que distraiga, lo que podría confundir al modelo.

Diseñar una arquitectura de red eficaz implica equilibrar cuidadosamente el tamaño del campo receptivo para ajustarlo a la escala de los objetos del conjunto de datos. Técnicas como el uso de convoluciones dilatadas, también conocidas como convoluciones atróficas, permiten aumentar el campo receptivo sin añadir costes computacionales, lo que resulta especialmente útil en tareas como la segmentación semántica. También existen herramientas que ayudan a visualizar los campos receptivos, lo que facilita el diseño y la depuración de modelos.

Aplicaciones reales

• Vehículos autónomos: En los coches autónomos, los modelos de detección de objetos deben identificar peatones, vehículos y señales de tráfico de distintos tamaños. Un modelo como Ultralytics YOLO11 está diseñado con un campo receptivo lo suficientemente amplio en sus capas más profundas como para detectar camiones o autobuses grandes a distancia, al tiempo que conserva mapas de características con campos receptivos más pequeños para detectar objetos más cercanos y pequeños.

• Análisis de imágenes médicas: Cuando se analizan exploraciones médicas para detectar tumores, el tamaño del campo receptivo debe ajustarse a la tarea. La detección de anomalías pequeñas y sutiles, como microcalcificaciones en mamografías, requiere un modelo con extracción de características de grano fino y campos receptivos más pequeños. Para identificar tumores de mayor tamaño en una resonancia magnética, es necesario un campo receptivo más grande para captar el contexto completo de la lesión y el tejido circundante.

Campo receptivo frente a conceptos afines

Para entender los campos receptivos hay que distinguirlos de los términos relacionados:

• Tamaño del núcleo: El kernel (o filtro) es una pequeña matriz de pesos que se desliza sobre una imagen para realizar una convolución. El tamaño del núcleo es un hiperparámetro directo, definido por el usuario (por ejemplo, 3x3 o 5x5). El campo receptivo, en cambio, es una propiedad emergente que describe la región acumulativa de la entrada original que afecta a la salida de una sola neurona después de múltiples capas convolucionales y de agrupación. A mayor tamaño del núcleo en una capa, mayor campo receptivo.

• Stride: Stride es el número de píxeles que el núcleo convolucional mueve en cada paso. Un stride más grande aumenta el tamaño del campo receptivo más rápidamente a medida que se profundiza en la red, ya que hace que el mapa de características de salida sea más pequeño, resumiendo efectivamente un área más grande de la entrada.

• Relleno: El relleno añade píxeles alrededor del borde de una imagen de entrada antes de la convolución. Aunque su finalidad principal es controlar las dimensiones espaciales del mapa de características de salida, también influye en el campo receptivo, especialmente en los bordes de la imagen.

Al entrenar modelos personalizados con marcos de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow, los desarrolladores deben tener en cuenta cómo estos elementos afectan colectivamente al campo receptivo para optimizar el rendimiento en tareas como la segmentación de instancias o la estimación de poses. Plataformas como Ultralytics HUB agilizan este proceso proporcionando modelos preconfigurados y entornos optimizados para una amplia gama de tareas de visión. Para obtener información técnica más detallada, pueden ser valiosos los recursos de organizaciones como la IEEE Computational Intelligence Society.