Descripción: Las regiones superpuestas son áreas en una imagen donde coexisten múltiples objetos o características, lo que puede complicar la tarea de identificación y clasificación en el ámbito de las redes neuronales y las redes neuronales convolucionales. Estas regiones son cruciales en el procesamiento de imágenes, ya que representan la complejidad del mundo real, donde los objetos no siempre están claramente definidos y pueden interactuar entre sí. En el contexto de las redes neuronales, las regiones superpuestas requieren algoritmos que puedan discernir y segmentar adecuadamente los diferentes elementos presentes en una imagen. Esto implica que las redes deben ser capaces de aprender patrones y características de los objetos, incluso cuando están parcialmente ocultos o se superponen. La identificación precisa de estas regiones es fundamental para aplicaciones como la visión por computadora, donde se busca no solo detectar objetos, sino también entender su relación y contexto dentro de una escena. En resumen, las regiones superpuestas son un desafío significativo en el campo del aprendizaje profundo, ya que requieren un enfoque sofisticado para la segmentación y clasificación de imágenes, lo que a su vez impulsa el desarrollo de modelos más avanzados y precisos.
