Descripción: El aumento de imágenes es una técnica utilizada en la preparación de datos que permite expandir artificialmente el tamaño de un conjunto de datos de entrenamiento mediante la creación de versiones modificadas de imágenes originales. Este proceso implica aplicar diversas transformaciones a las imágenes, como rotaciones, escalados, recortes, cambios de brillo y contraste, así como la adición de ruido. El objetivo principal del aumento de imágenes es mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje automático, especialmente en tareas de visión por computadora, donde la cantidad de datos disponibles puede ser limitada. Al introducir variaciones en las imágenes, se ayuda a los modelos a aprender características más robustas y a evitar el sobreajuste, lo que resulta en un mejor rendimiento en datos no vistos. Además, el aumento de imágenes es una estrategia eficiente en términos de costos, ya que permite maximizar el uso de los datos existentes sin necesidad de recopilar nuevas imágenes. Esta técnica se ha vuelto esencial en el entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) y otros algoritmos de aprendizaje profundo, donde la diversidad de datos es crucial para el éxito del modelo.
Historia: El concepto de aumento de imágenes comenzó a ganar popularidad en la década de 2010 con el auge del aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales. Aunque las técnicas de manipulación de imágenes existían antes, su aplicación sistemática en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático se consolidó con el desarrollo de frameworks que facilitaron la implementación de estas técnicas. En 2015, el artículo ‘Deep Residual Learning for Image Recognition’ de Kaiming He y sus colegas destacó la importancia del aumento de datos en la mejora del rendimiento de modelos de visión por computadora, lo que impulsó aún más su adopción en la comunidad de investigación.
Usos: El aumento de imágenes se utiliza principalmente en el campo de la visión por computadora, donde se requiere un gran volumen de datos para entrenar modelos precisos. Se aplica en tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica. Además, es común en aplicaciones de reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas y vehículos autónomos, donde la variabilidad en los datos de entrada es crucial para el rendimiento del modelo. También se utiliza en competiciones de aprendizaje automático, donde los participantes buscan mejorar sus modelos mediante la creación de conjuntos de datos más robustos.
Ejemplos: Un ejemplo de aumento de imágenes es la técnica de rotación, donde una imagen se gira en diferentes ángulos para crear nuevas versiones. Otro ejemplo es el recorte aleatorio, que implica seleccionar diferentes partes de una imagen original para generar variaciones. Además, el cambio de brillo y contraste puede ser utilizado para simular diferentes condiciones de iluminación. Estas técnicas se implementan comúnmente en bibliotecas de aprendizaje profundo donde los desarrolladores pueden aplicar aumentos de manera sencilla durante el proceso de entrenamiento.
