Estudio de la arquitectura YOLO para la detección de objetos mediante deep learning

Abstract

El aprendizaje automático y, en particular, el aprendizaje profundo o deep learning cada día tienen más presencia en la industria y en la sociedad. Permiten el desarrollo de automatización de tareas sin presencia humana con una gran precisión y también el desarrollo de nuevas aplicaciones y software que facilita la vida de las personas, permitiendo nuevas posibilidades a la hora de explotar la tecnología existente. En este trabajo estudiamos en qué consisten estos conceptos y vemos la forma de aplicarlos a la detección de objetos en imágenes, mediante la arquitectura YOLO (You Only Look Once), y se realiza un estudio práctico con evaluación del rendimiento.

Machine learning and, in particular, deep learning, are becoming more and more prevalent in industry and society. They allow the development of automation of tasks without human presence with great precision, and also the development of new applications and software that facilitates the life of people, allowing new possibilities when exploiting existing technology. In this work we study what these concepts are and see how to apply them to the detection of objects in images, through the YOLO architecture (You Only Look Once). A practical study with performance evaluation is also carried out.