Descripción: La sobresegmentación es un fenómeno que ocurre en el ámbito de las redes neuronales convolucionales (CNN) cuando una imagen se divide en demasiados segmentos o regiones. Este proceso, aunque puede parecer beneficioso para obtener detalles finos, a menudo resulta en la pérdida de información relevante y en la creación de segmentos que no aportan valor significativo al análisis. En esencia, la sobresegmentación puede llevar a una representación excesivamente granular de la imagen, donde los detalles menores pueden dominar la interpretación, dificultando la identificación de patrones o características más amplias. Este problema es especialmente crítico en tareas de visión por computadora, donde la precisión y la relevancia de la información son fundamentales para el rendimiento del modelo. La sobresegmentación puede ser causada por diversos factores, como la elección inapropiada de parámetros en algoritmos de segmentación o la complejidad intrínseca de la imagen. En resumen, aunque la segmentación es una herramienta poderosa en el procesamiento de imágenes, la sobresegmentación representa un desafío que debe ser cuidadosamente gestionado para asegurar que la información más relevante no se pierda en el proceso.
