Descripción: La extracción de parches es el proceso de seleccionar pequeñas regiones de una imagen para su análisis. Este enfoque es fundamental en el contexto de las redes neuronales convolucionales (CNN), donde se busca identificar características específicas dentro de una imagen más grande. Al dividir una imagen en parches, se permite que el modelo se enfoque en detalles locales, lo que puede mejorar la precisión en tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica. Cada parche se procesa individualmente, lo que facilita la identificación de patrones y características relevantes que podrían no ser evidentes en la imagen completa. Además, la extracción de parches puede ayudar a reducir la complejidad computacional, ya que permite trabajar con tamaños de entrada más manejables. Este método también es útil para aumentar la diversidad del conjunto de datos, ya que se pueden generar múltiples parches a partir de una sola imagen, lo que contribuye a un mejor entrenamiento del modelo. En resumen, la extracción de parches es una técnica clave en el aprendizaje profundo que optimiza el análisis de imágenes al enfocarse en regiones específicas, mejorando así la capacidad de las redes neuronales para aprender y generalizar a partir de datos visuales.
