Arquitecturas de redes neuronales convolucionales

La irrupción de los Transformers en el campo de la visión por computación ha mejorado la capacidad de las redes neuronales para extraer características de las imágenes, así como la posibilidad de modelar dependencias de largo alcance. Esto ha supuesto un incremento de la tasa de acierto en tareas de clasificación, detección de objetos y segmentación de imágenes. Plain Concepts apuesta por el uso de estas nuevas técnicas que ayudarán a obtener mejores resultados en el campo de la visión por computación. A lo largo de este año, muchos grupos de investigación presentarán nuevas topologías que cambiarán la manera tradicional en la que utilizábamos las redes neuronales convolucionales para tareas como la detección de incidentes, conteo de personas, productos o vehículos, segmentación de órganos en un scaner, entre otros.