Descripción: You Only Look Once (YOLO) es un sistema de detección de objetos en tiempo real que ha revolucionado la forma en que se abordan las tareas de visión por computadora. A diferencia de los métodos tradicionales que procesan imágenes en múltiples etapas, YOLO utiliza una única red neuronal convolucional para realizar la detección de objetos de manera simultánea. Esto significa que, en lugar de dividir la imagen en secciones y analizar cada una por separado, YOLO evalúa la imagen completa de una sola vez, lo que permite una detección más rápida y eficiente. Este enfoque no solo mejora la velocidad, sino que también reduce los errores de localización, ya que la red aprende a predecir las posiciones y clases de los objetos en un solo paso. La arquitectura de YOLO ha evolucionado a lo largo de los años, con versiones mejoradas que han incrementado su precisión y capacidad para detectar múltiples objetos en diversas condiciones. Su relevancia en el campo de la inteligencia artificial y la visión por computadora es indiscutible, ya que ha sido adoptado en una amplia gama de aplicaciones, desde la seguridad y vigilancia hasta la conducción autónoma y la robótica.
Historia: YOLO fue introducido por Joseph Redmon y sus colegas en 2015. La primera versión, YOLOv1, se presentó en un artículo titulado ‘You Only Look Once: Unified Real-Time Object Detection’. Desde entonces, ha habido varias iteraciones, incluyendo YOLOv2 en 2016, que mejoró la precisión y velocidad, y YOLOv3 en 2018, que introdujo una arquitectura más compleja para mejorar la detección de objetos pequeños. En 2020, se lanzó YOLOv4, que optimizó aún más el rendimiento y la precisión, y en 2021, se presentó YOLOv5, que se convirtió en una de las versiones más populares debido a su facilidad de uso y rendimiento en diversas plataformas.
Usos: YOLO se utiliza en una variedad de aplicaciones que requieren detección de objetos en tiempo real. Entre sus usos más destacados se encuentran la vigilancia de seguridad, donde se emplea para identificar intrusos o comportamientos sospechosos; en vehículos autónomos, donde ayuda a detectar peatones, otros vehículos y obstáculos; y en la robótica, donde permite a los robots interactuar con su entorno de manera más efectiva. También se utiliza en la industria del entretenimiento, como en la creación de efectos visuales y en videojuegos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de YOLO es su implementación en sistemas de vigilancia, donde puede detectar y rastrear personas en tiempo real. Otro caso es su uso en vehículos autónomos, donde ayuda a identificar y clasificar objetos en la carretera, como señales de tráfico y otros vehículos. Además, en el ámbito de la salud, se ha utilizado para detectar anomalías en imágenes médicas, como tumores en radiografías.
