Descripción: Los modelos de detección de objetos son algoritmos diseñados para identificar y localizar objetos dentro de imágenes o videos. Estos modelos son fundamentales en el campo de la visión por computadora y se utilizan para reconocer y clasificar diferentes elementos en una escena, proporcionando no solo la categoría del objeto, sino también su posición exacta en términos de coordenadas. La detección de objetos se basa en técnicas de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales convolucionales (CNN), que permiten a los modelos aprender características visuales complejas a partir de grandes conjuntos de datos. Los modelos multimodales, en particular, integran información de diferentes modalidades, como texto, audio y video, para mejorar la precisión y la robustez de la detección. Esta capacidad de combinar múltiples fuentes de información permite a los modelos entender mejor el contexto de una imagen o video, lo que resulta en una identificación más precisa de los objetos. La relevancia de estos modelos radica en su aplicación en diversas áreas, desde la seguridad y vigilancia hasta la automoción y la robótica, donde la detección precisa de objetos es crucial para la toma de decisiones automatizadas.
