Descripción: El Aprendizaje Centrado en Objetos es un enfoque dentro del aprendizaje automático que se enfoca en aprender representaciones basadas en objetos. Este método busca identificar y clasificar objetos en imágenes o secuencias de video, permitiendo que los sistemas de visión por computadora comprendan y procesen la información visual de manera más efectiva. A diferencia de los enfoques tradicionales que pueden centrarse en características generales de la imagen, el aprendizaje centrado en objetos se especializa en la detección y segmentación de objetos individuales, lo que resulta en una comprensión más detallada y precisa del entorno visual. Este enfoque se basa en redes neuronales profundas, que son capaces de aprender características complejas y jerárquicas de los datos visuales. A medida que se entrena con grandes conjuntos de datos etiquetados, el modelo puede generalizar y reconocer objetos en nuevas imágenes, incluso en condiciones variadas de iluminación, ángulos y fondos. La capacidad de aprender representaciones específicas de objetos ha llevado a avances significativos en aplicaciones como la visión por computadora, la robótica, la realidad aumentada y la conducción autónoma, donde la identificación precisa de objetos es crucial para la toma de decisiones.
