Segmentación de instancias: Novedades en tecnologías, métricas y aplicaciones para la visión por computador

La segmentación de instancias es una técnica avanzada en visión por computador que se enfoca en identificar y clasificar cada objeto individual en una imagen a nivel de píxel. A diferencia de la segmentación semántica, que agrupa píxeles de objetos similares sin distinguir entre diferentes instancias, la segmentación de instancias asigna etiquetas únicas a cada objeto, incluso si son de la misma clase. Esto permite no solo detectar la presencia y categoría de los objetos en una imagen, sino también localizar cada instancia específica y distinguirlas claramente entre sí.

Este problema no solo impulsa el entendimiento técnico y teórico de cómo las máquinas ven y procesan las imágenes digitales, sino que también tiene un impacto directo en diversas industrias y sectores donde la visión por computador es una parte esencial del sistema.

En esta conferencia, presentamos las tecnologías actuales basadas en aprendizaje profundo, las métricas utilizadas para su evaluación, y una revisión de conjuntos de datos generales y concretos tanto en contextos generales como específicos de drones. Los resultados de este estudio proporcionan un compendio de tecnologías basadas en aprendizaje profundo fácilmente implementables. Esta conferencia tiene como objetivo acelerar el proceso de comprensión y uso de las tecnologías de segmentación de instancias para el lector.

José Manuel Molina López es Doctor Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente es catedrático del área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Carlos III de Madrid, director del grupo de Inteligencia Artificial Aplicada, y Delegado del Rector para el campus de Colmenarejo.

Anteriormente fue director del programa de posgrado en Ciencia y Tecnología Informática de la Universidad Carlos III de Madrid, director del departamento de Informática de dicha Universidad, Vicerrector de Estudiantes, Residencias y Actividades Culturales, adjunto al vicerrector del campus de Colmenarejo y subdirector de la titulación de Ingeniería Informática.

En relación con la investigación, desarrolla diversos proyectos de investigación públicos y privados, centrados en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial a diversos problemas de ingeniería, de ciencias sociales y ciencias biológicas. Es autor de más de 100 artículos en revistas internacionales que aparecen en el JCR, de 80 artículos en revistas con revisión, de más de 250 ponencias en congresos internacionales, de 15 libros y más de 15 capítulos en obras colectivas.

Sus áreas de interés se centran en temas de Inteligencia Artificial como Machine Learning, Sistemas Multiagentes, Razonamiento Borroso, Deep Learning, Computación Evolutiva y Toma de Decisiones, y su aplicación a diversos temas como el análisis de datos, la fusión de datos, la visión artificial y el desarrollo de sistemas de Drones, IoT y de Inteligencia Ambiental.