Descripción: VGG es una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) que se destaca por su profundidad y rendimiento en tareas de clasificación de imágenes. Desarrollada por el Visual Geometry Group de la Universidad de Oxford, VGG se caracteriza por su uso de capas convolucionales de 3×3, que permiten capturar características de alta resolución en las imágenes. Esta arquitectura se basa en la idea de que aumentar la profundidad de la red puede mejorar la capacidad de aprendizaje y la precisión en la clasificación. VGG ha demostrado ser efectiva en competiciones de visión por computadora, como el ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), donde su diseño simple pero profundo ha establecido un nuevo estándar en el campo. La arquitectura VGG se presenta en varias variantes, siendo VGG16 y VGG19 las más conocidas, que indican el número de capas en la red. Su estructura modular permite que sea fácilmente adaptada y utilizada en diversas aplicaciones, desde la clasificación de imágenes hasta la detección de objetos y la segmentación semántica, lo que la convierte en una herramienta valiosa en el ámbito del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.
Historia: La arquitectura VGG fue introducida en 2014 por el Visual Geometry Group de la Universidad de Oxford. Su diseño se presentó en el contexto del desafío ILSVRC 2014, donde logró un rendimiento sobresaliente, alcanzando el segundo lugar en la clasificación de imágenes. La investigación detrás de VGG se centró en explorar cómo la profundidad de las redes neuronales afectaba su capacidad para aprender representaciones complejas de datos visuales. Desde su lanzamiento, VGG ha influido en el desarrollo de arquitecturas posteriores y ha sido ampliamente adoptada en la comunidad de aprendizaje profundo.
Usos: VGG se utiliza principalmente en tareas de visión por computadora, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica. Su capacidad para extraer características de alto nivel la hace adecuada para aplicaciones en reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas y sistemas de recomendación visual. Además, VGG se ha utilizado como base para transferir aprendizaje en diversas aplicaciones, permitiendo a los investigadores y desarrolladores construir modelos personalizados con menos datos.
Ejemplos: Un ejemplo del uso de VGG es en sistemas de reconocimiento facial, donde se ha utilizado para identificar y verificar identidades en imágenes. Otro caso es su aplicación en la clasificación de imágenes médicas, donde ayuda a detectar enfermedades a partir de radiografías o resonancias magnéticas. También se ha empleado en proyectos de segmentación semántica, como la identificación de diferentes estructuras en imágenes urbanas.
