Los 6 modelos de Visión por Computadora más relevantes en GitHub

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La visión por computadora se ha convertido en un campo de estudio esencial en el desarrollo de tecnologías que mejoran la interacción entre humanos y máquinas. Con el aumento de la demanda de aplicaciones prácticas, los investigadores y desarrolladores están explorando nuevas metodologías y herramientas para mejorar la detección de objetos, la clasificación y el reconocimiento de imágenes en inteligencia artificial (IA).

A continuación, se presenta un análisis de seis herramientas destacadas en GitHub que están revolucionando el campo de la visión por computadora.

YOLO es un algoritmo de detección de objetos en tiempo real que ha revolucionado el campo de la visión por computadora. Introducido en 2016, YOLO ha sido adoptado por grandes empresas tecnológicas para sus productos comerciales debido a su velocidad y precisión. Desde su creación, han surgido varias iteraciones, como YOLOv4 y YOLOv7, que han mejorado significativamente el rendimiento y la eficiencia. La última versión, YOLOv8, prioriza la velocidad, la precisión y la facilidad de uso, lo que la convierte en una opción preferida para tareas como la detección de objetos, el seguimiento, la segmentación de instancias, la clasificación de imágenes y la estimación de pose.

En Linkedin os mostré hace unos días un proyecto tremendo que usa YOLO para rastrear en un partido de Tenis.

ImageAI es una biblioteca de Python de código abierto que permite a los desarrolladores integrar funcionalidades de visión por computadora de última generación en sus aplicaciones y sistemas con pocas líneas de código. Creado por Moses Olafenwa, ImageAI ha sido instalado más de 400,000 veces y ha recibido más de 7,000 estrellas en GitHub. La biblioteca facilita la integración de modelos de IA personalizados para detectar y reconocer objetos personalizados en imágenes y videos.

PaddleClas es una herramienta de clasificación y reconocimiento de imágenes desarrollada por PaddlePaddle. Está diseñada tanto para la industria como para la academia, ofreciendo soporte para una amplia gama de modelos de clasificación de imágenes, como los de ImageNet1k y PULC. PaddleClas proporciona paquetes de rueda de Python para predicciones y es compatible con entornos de evaluación tanto para CPU como para GPU, lo que la hace una herramienta invaluable para desarrolladores y investigadores en el campo de la clasificación y reconocimiento de imágenes.

Emgu CV es un envoltorio .NET para la biblioteca de procesamiento de imágenes OpenCV, permitiendo la invocación de funciones de OpenCV desde lenguajes compatibles con .NET, como C#, VB, VC++ e IronPython. Desarrollado completamente en C#, Emgu CV es compatible con Mono, lo que permite su compilación en múltiples plataformas, incluyendo Windows, Linux, Mac OS X, iOS y Android. La biblioteca ofrece características como una clase de imagen genérica, recolección de basura automática, imágenes serializables en XML y soporte para Intellisense, facilitando las tareas de procesamiento de imágenes.

SOD es una biblioteca de software de visión por computadora y aprendizaje automático diseñada específicamente para sistemas embebidos y dispositivos IoT. Proporciona APIs para aprendizaje profundo, análisis de medios sofisticados y detección de objetos en tiempo real y multi-clase. Diseñada para recursos computacionales limitados, SOD incluye una amplia gama de redes neuronales profundas y sus modelos pre-entrenados, ofreciendo una solución versátil para acelerar la percepción de máquinas en diversas aplicaciones y plataformas.

El MILVUS Bootcamp es un recurso para desarrolladores y investigadores que trabajan con datos no estructurados, como la búsqueda de imágenes, audio o moléculas, el análisis de videos y el procesamiento de preguntas y respuestas utilizando lenguaje natural. Aunque no es un programa de formación completo, ofrece ejemplos para trabajar con Milvus Lite, una versión más simple de Milvus.

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