Descripción: La segmentación de instancias es una tarea de visión por computadora que implica detectar y delinear objetos en una imagen, asignando una etiqueta única a cada objeto de la misma clase. A diferencia de la segmentación semántica, que clasifica cada píxel de una imagen en una categoría general, la segmentación de instancias se centra en identificar y diferenciar entre instancias individuales de objetos. Esto permite que, por ejemplo, en una imagen con múltiples coches, cada coche sea tratado como una entidad separada, lo que es crucial para aplicaciones que requieren un análisis detallado de la escena. Esta técnica se basa en algoritmos avanzados de aprendizaje profundo, que utilizan redes neuronales convolucionales (CNN) para extraer características relevantes de las imágenes y realizar la segmentación. La segmentación de instancias es fundamental en diversas aplicaciones, desde la conducción autónoma hasta la robótica, donde es esencial reconocer y diferenciar objetos en entornos complejos. Además, se ha vuelto un área de investigación activa, impulsada por la necesidad de mejorar la precisión y la eficiencia en la detección de objetos en tiempo real.
Historia: La segmentación de instancias ha evolucionado a partir de la segmentación semántica, que comenzó a ganar atención en la década de 2010 con el desarrollo de redes neuronales convolucionales. Un hito importante fue el trabajo de He et al. en 2017, que introdujo Mask R-CNN, un modelo que extendió Faster R-CNN para realizar segmentación de instancias. Este avance permitió que la segmentación de instancias se aplicara de manera más efectiva en diversas aplicaciones de visión por computadora.
Usos: La segmentación de instancias se utiliza en diversas aplicaciones, como la conducción autónoma, donde es crucial identificar y diferenciar entre vehículos y peatones. También se aplica en la robótica para la manipulación de objetos, en la medicina para el análisis de imágenes médicas y en la agricultura de precisión para el monitoreo de cultivos.
Ejemplos: Un ejemplo de segmentación de instancias es el uso de Mask R-CNN en sistemas de vigilancia para detectar y rastrear personas en tiempo real. Otro ejemplo es su aplicación en la segmentación de células en imágenes de microscopía, donde cada célula se identifica y se delimita individualmente.
