Descripción: VGGNet es una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) que se ha convertido en un estándar en el campo de la clasificación de imágenes. Desarrollada por el Visual Geometry Group de la Universidad de Oxford, VGGNet se caracteriza por su simplicidad y profundidad, utilizando una estructura de capas convolucionales apiladas que permiten extraer características complejas de las imágenes. La arquitectura más conocida, VGG16, consta de 16 capas de peso, incluyendo 13 capas convolucionales y 3 capas completamente conectadas. Una de las características distintivas de VGGNet es el uso de filtros de tamaño 3×3, que, aunque pequeños, permiten capturar detalles finos en las imágenes. Además, la red utiliza capas de activación ReLU y max pooling para reducir la dimensionalidad y mejorar la eficiencia del aprendizaje. VGGNet ha demostrado ser altamente efectiva en competiciones de visión por computadora, como el ImageNet Challenge, donde ha alcanzado resultados sobresalientes. Su diseño modular y su capacidad para ser preentrenada en grandes conjuntos de datos la han convertido en una opción popular para tareas de transferencia de aprendizaje, donde se pueden adaptar sus características a diferentes aplicaciones, desde la detección de objetos hasta la segmentación semántica.
Historia: VGGNet fue introducida en 2014 por el Visual Geometry Group de la Universidad de Oxford, como parte de su participación en la competencia ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). La arquitectura fue diseñada para explorar el impacto de la profundidad en las redes neuronales, y su éxito en la competencia ayudó a establecer un nuevo estándar en el diseño de redes convolucionales. Desde su lanzamiento, VGGNet ha sido ampliamente adoptada y estudiada en la comunidad de aprendizaje profundo, influyendo en el desarrollo de arquitecturas posteriores.
Usos: VGGNet se utiliza principalmente en tareas de clasificación de imágenes, pero su arquitectura también se ha adaptado para otras aplicaciones en visión por computadora, como la detección de objetos, la segmentación semántica y el reconocimiento facial. Además, debido a su capacidad para ser preentrenada, se emplea en tareas de transferencia de aprendizaje, donde se ajustan sus pesos a conjuntos de datos específicos para mejorar el rendimiento en tareas concretas.
Ejemplos: Un ejemplo del uso de VGGNet es en aplicaciones de diagnóstico médico, donde se ha utilizado para clasificar imágenes de radiografías y resonancias magnéticas. Otro caso es su implementación en sistemas de reconocimiento facial, donde se adapta para identificar y verificar identidades a partir de imágenes. También se ha utilizado en la clasificación de imágenes en redes sociales y plataformas de comercio electrónico para mejorar la experiencia del usuario.
