Browsing by Author "Aravena Orellana, Jean Franco"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Thesis Evaluación de métodos de recuperación de imágenes basadas en contenido(2023-08) Aravena Orellana, Jean Franco; Valle, Carlos; Departamento de Informática; Ñanculef Alegria, JuanLa recuperación de imágenes basadas en contenido (CBIR) apunta a obtener imágenes similares a una imagen de entrada. El contenido hace referencia a colores, formas, texturas u otra información derivada de una imagen. La importancia de CBIR radica en que permite la búsqueda eficiente y eficaz de imágenes dentro de una base de datos aprovechando el contenido de la imagen. Si bien existe la búsqueda por imágenes utilizando etiquetas o metadatos, no siempre se cuenta con dicha información, incluso puede ser incorrecta o difícil de obtener. Existe una amplia gama de aplicaciones relacionadas con CBIR, una de ellas es el apoyo a médicos para la detección de enfermedades. Proximity es uno de los tantos métodos desarrollados en el área de CBIR, se basa en la concatenación de una red neuronal de segmentación y otra de clasificación. Lamentablemente, Proximity y muchos otros sistemas CBIR asumen la disponibilidad de un gran número de imágenes etiquetadas por médicos expertos. Este supuesto es difícil de satisfacer en la práctica y fuerza a los desarrolladores a entrenar el sistema con conjuntos de datos internacionales cuyas características pueden diferir de los datos nacionales para los que el sistema está siendo construido. Self-supervised Learning es un concepto que ha ganado popularidad últimamente al ser métodos que no requieren de imágenes etiquetadas, es por ello que se investiga su uso para romper las limitaciones mencionadas anteriormente, obteniendo mejoras tanto en precisión como en tiempo y tamaño de embeddings, sin la necesidad de utilizar etiquetas.
Política de Privacidad 
