Descripción: La anotación de imágenes es el proceso de etiquetar imágenes con información relevante, lo que permite a los sistemas de inteligencia artificial, especialmente aquellos basados en redes neuronales convolucionales (CNN), aprender a reconocer patrones y objetos en las imágenes. Este proceso implica identificar y clasificar elementos dentro de una imagen, como personas, objetos o características específicas, y asignarles etiquetas que describan su contenido. La anotación puede ser manual, donde un humano revisa y etiqueta cada imagen, o automática, utilizando algoritmos de aprendizaje automático. La calidad y precisión de la anotación son cruciales, ya que influyen directamente en el rendimiento del modelo de aprendizaje profundo que se entrena con esos datos. En el contexto de las CNN, la anotación de imágenes es fundamental para tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica, donde se busca no solo identificar qué hay en una imagen, sino también localizar y delinear los objetos presentes. Este proceso no solo mejora la capacidad de los modelos para generalizar y hacer predicciones precisas, sino que también permite la creación de bases de datos ricas y variadas que son esenciales para el avance de la visión por computadora.
