Friki Work

CLIP-ReID representa un avance significativo en la reidentificación de imágenes, superando la dependencia tradicional de etiquetas textuales. Esta técnica, presentada en AAAI 2023, aprovecha modelos de lenguaje visual para lograr coincidencias precisas sin necesidad de descripciones explícitas, con aplicaciones en videovigilancia, análisis mino ...

Los modelos generativos condicionales son una técnica avanzada en el campo de la inteligencia artificial que permiten controlar las características de la salida generada mediante la introducción de etiquetas o condiciones específicas. Estos modelos son fundamentales para aplicaciones como la generación de imágenes a medida, la síntesis de voz c ...

Introducción al Sistema de Detección Este artículo presenta el diseño e implementación de un sistema de detección de malezas en campos de soja, utilizando el modelo de aprendizaje profundo YOLOv12. La solución combina un conjunto de datos anotado en formato YOLO con una interfaz de usuario intuitiva (UI) para ofrecer una herramienta automatizad ...

En ámbitos donde la "inmediatez" es crítica, como los sistemas de recomendación, la evaluación de riesgos financieros o la conducción autónoma, es común enfrentar un desafío recurrente: los modelos que funcionaban impecablemente ayer, hoy ofrecen predicciones erróneas porque los patrones de datos han cambiado. La velocidad de la evolu ...

NeuralOptimalTransport es una iniciativa de código abierto basada en PyTorch que implementa el enfoque de "Transporte Óptimo Neuronal". Este método, presentado en ICLR 2023 como una publicación destacada, fue desarrollado por Alexander Korotin, Daniil Selikhanovych y Evgeny Burnaev. Su objetivo principal es calcular mapas y planes de ...

En la era de la inteligencia artificial, las redes neuronales profundas han demostrado ser herramientas excepcionales para el aprendizaje y la predicción a partir de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el entrenamiento de estos modelos consume considerablemente recursos computacionales y tiempo. La poda (Pruning) surge como una solución pa ...

Introducción Los desarrolladores para dispositivos móviles frecuentemente se enfrentan al reto de que los modelos de deep learning que funcionan sin problemas en un PC pueden volverse inutilizables en teléfonos enteligentes o sistemas embebidos. Las causas comunes son el gran tamaño del modelo y el alto coste computacional. Las técnicas de comp ...

El modelo resmlp_big_24_224.fb_in1k representa una arquitectura de clasificación de imágenes basada en ResMLP, destacando por sus 129.1 millones de parámetros. Diseñado específicamente para tareas de reconocimiento de imágenes eficientes, este modelo fue entrenado en el conjunto de datos ImageNet-1k. Su fortaleza radica en una estructura de red ...

El procesamiento eficiente de datos es un pilar fundamental en el entrenamiento de modelos de detección de texto como DB (Differential Binarization). Este proceso abarca desde la carga inicial de imágenes hasta la generación de mapas de probabilidad y umbrales necesarios para el aprendizaje supervisado. Estructura del Cargador de Datos En las i ...

Multimodal Maestro es un ecosistema diseñado para simplificar el proceso de ajuste fino (fine-tuning) de modelos de lenguaje y visión (VLM). Aunque el núcleo soporta arquitecturas como PaliGemma 2, Florence-2 y Qwen2.5-VL, su arquitectura modular permite la incorporación de nuevos modelos siguiendo una serie de pasos estandarizados. 1. Análisis ...