DSR-YOLO: Red neuronal mejora la detección de peatones en escenarios caóticos

Comparativa de visión entre YOLOv8n (en el medio) y DSR-YOLO (a la derecha).

Desarrolladores de universidades marroquís proponen una innovadora solución en el área de detección de peatones a través de una red denominada DSR- YOLO.

Evolución en la detección de peatones

En los métodos de detección convencionales, se emplean técnicas como; selección de regiones específicas, extracción de características y la clasificación de datos. Ventanas antideslizantes y algoritmos de aprendizaje automático son los responsables de identificar patrones espaciales distintos. A pesar de su efectividad, ya vienen siendo reemplazados por enfoques basados en redes neuronales convolucionales (CNN), que superan en precisión y eficiencia.

Fig. 1. Ejemplos de peatones en escenas de carreteras| Fuente: sciencedirect.com

Arquitectura del YOLOv8 e innovación en el DSR-YOLO

La arquitectura base, se basa en el YOLOv8 debido a su compatibilidad. Hay 3 componentes principales; estructura, cuello y cabeza. Su procesador es el encargado de generar detecciones de objetos mediante una salida desacoplada triple, mejorando la clasificación y la regresión de cuadros delimitadores. El DCNv1, DCNv2 y DCNv3 permiten que el CNN pueda manejar variaciones en poses y escenas complejas. Y el SimAM , mejora la detección al optimizar la importancia de las neuronas en función de una energía definida, facilitando la integración de características clave, así como la adaptabilidad en diferentes escalas y posturas de los sujetos.

Fig. 2. Arquitectura básica de YOLOv8| Fuente: sciencedirect.com

Oclusiones y variaciones de escala

Todos nos cuestionamos el funcionamiento de este tipo de tecnologías, es interesante como se manejan los núcleos convolucionales irregulares. Y convoluciones dilatadas a diferentes velocidades. Incluso en condiciones de oclusión y entornos urbanos densos, sin añadir parámetros adicionales. Toda esta maravilla junta potencian significativamente precisión en los sistemas de detección .

Fig. 3. Ilustración del principio de convolución| Fuente: sciencedirect.com

La nueva frontera en la detección de peatones

La mejora de las tecnologías y su optimización, nos demuestran que las investigaciones rinden fruto, y que nuevas tecnologías se van desarrollando en distintos ámbitos. Ya podemos prestar mas confianza, incluso un robot con detección de peatones es mucho más preciso, que un ser humano. Empleándose en sistemas de asistencia al conductor, vigilancia y seguridad e incluso en los robots autónomos, visualizando un futuro donde las máquinas operen de manera autónoma.

Fuente: sciencedirect.com