Aquí hay un desglose de aspectos clave:
* Representación de múltiples escala: La idea central es analizar la imagen a varias escalas. Esto es crucial porque los objetos de interés pueden aparecer en diferentes tamaños dentro de una imagen. Un pequeño objeto lejano estará representado por un pequeño número de píxeles, mientras que un objeto más grande de cerca ocupará muchos más.
* Extracción de características en cada nivel: En cada nivel de la pirámide, se aplican técnicas de extracción de características (como capas convolucionales basadas en Sift, Surf, Hog o Deep Learning). Estas técnicas identifican puntos o patrones sobresalientes dentro de la imagen en esa resolución particular.
* Estructura jerárquica: La estructura piramidal organiza los mapas de características. Por lo general, el nivel más bajo es la imagen original (o una versión muestreada). Los niveles posteriores se generan redactando el nivel anterior (por ejemplo, reduciendo las dimensiones de la imagen a la mitad). Esto crea una jerarquía donde los niveles más bajos capturan detalles finos y los niveles más altos capturan un contexto a mayor escala.
* Propósito: Las pirámides de características son cruciales para las tareas de detección de objetos y segmentación de imágenes. Permiten la detección de objetos independientemente de su escala. Se pueden detectar objetos pequeños en niveles más bajos (alta resolución), mientras que los objetos más grandes se detectan en niveles más altos (resolución más baja). Esto evita la necesidad de cambiar el tamaño de la imagen varias veces, mejorando la eficiencia.
Ejemplos de implementaciones de pirámide de características:
* Pirámide gaussiana: Un enfoque clásico donde cada nivel se crea en desenfoque y muestreando el nivel anterior. Esto a menudo se usa como base para otras pirámides de características.
* pirámide laplaciana: Construye una pirámide de diferencias entre los niveles de pirámide gaussiana. Es útil para la reconstrucción de imágenes y el análisis de resolución múltiple.
* Feature Pyramid Networks (FPN): Una arquitectura basada en el aprendizaje profundo que construye una pirámide de características a partir de los mapas de características de una red neuronal convolucional (CNN). Combina efectivamente las características de alta resolución de capas poco profundas con información semántica de capas más profundas, mejorando significativamente el rendimiento de detección de objetos. Este es un método de vanguardia.
En resumen, las pirámides de características son herramientas potentes para analizar imágenes a múltiples escalas, permitiendo la detección de objetos en varios tamaños y mejorar la robustez de los algoritmos de procesamiento de imágenes. Son un concepto fundamental en la visión de la computadora moderna.