Cómo las computadoras aprenden a reconocer objetos al instante

Hace diez años los investigadores pensaban que inventar una computadora que distinguiera un gato de un perro sería casi imposible. Hoy en día los sistemas de visión artificial lo hacen con una precisión superior al 99 %. ¿Cómo? Joseph Redmon trabaja en el sistema YOLO (You Only Look Once), un método de detección de objetos de código abierto que puede identificar objetos en imágenes y video, desde cebras hasta señales de stop, a una gran velocidad. En una demostración en vivo memorable, Redmon muestra este importante avance con aplicaciones en la autoconducción de autos, robótica e incluso en la detección del cáncer.

Hace diez años los investigadores
de la visión artificial

pensaban que hacer que una computadora

distinguiera un gato de un perro

sería casi imposible,

incluso con el avance significativo
de la inteligencia artificial.

Ahora podemos hacerlo con un nivel
superior al 99 % de precisión.

Esto se llama clasificación de imagen.

Esto es, poner una etiqueta a esa imagen.

Y las computadoras conocen miles
de otras categorías también.

Soy estudiante de posgrado
en la Universidad de Washington,

y trabajo en un proyecto llamado Darknet,

que es un framework de red neuronal

para la capacitación y ensayo
de modelos de visión artificial,

Así que veamos lo que piensa Darknet

de esta imagen que tenemos aquí.

Cuando ejecutamos nuestro clasificador

en esta imagen,

vemos que no solo se obtiene
una predicción de perro o gato,

en realidad, obtenemos
predicciones de raza específicas.

Ese es el nivel de granularidad actual.

Y es correcto.

Mi perro es de hecho un malamute.

Hemos hecho avances increíbles
en la clasificación de imágenes,

pero ¿qué pasa
al ejecutar nuestro clasificador

en una imagen así?

Bien...

Vemos que el clasificador vuelve
con una predicción bastante similar.

Y es correcto,
hay un malamute en la imagen,

pero solo con esta etiqueta,
en realidad, no sabemos mucho

sobre lo que pasa en la imagen.

Necesitamos algo más potente.

Trabajo en un problema
llamado detección de objetos,

donde miramos una imagen e
intentamos encontrar todos los objetos,

poniendo cajas delimitadoras
alrededor de ellos

y averiguar qué son esos objetos.

Así que esto es lo que ocurre
al ejecutar un detector en esta imagen.

Ahora, con este tipo de resultado,

podemos hacer mucho más con nuestros
algoritmos de visión artificial.

Vemos que sabe que hay un gato y un perro.

Conoce sus ubicaciones relativas,

su tamaño.

Incluso puede saber
alguna información adicional.

Hay un libro en el fondo.

Y si desea construir un sistema con base
en la visión artificial

por ejemplo, un vehículo autodirigido
o un sistema robótico,

este es el tipo de información
que necesita.

Algo para interactuar con el mundo físico.

Cuando empecé a trabajar
en la detección de objetos,

se tardaba 20 segundos
en procesar una sola imagen.

Y para entender por qué la velocidad
es tan importante en este ámbito,

este es un ejemplo
de un detector de objetos

que tarda dos segundos
en procesar una imagen.

Así que esto es 10 veces más rápido

que el detector de 20 segundos por imagen,

y se puede ver que, en el momento
de hacer las predicciones,

el estado entero del mundo ha cambiado,

y esto no sería muy útil

para una aplicación.

Si aceleramos esto por otro factor de 10,

esto es un detector que funciona
en cinco fotogramas por segundo.

Esto es mucho mejor

pero, por ejemplo,

si hay algún movimiento significativo,

yo no quisiera un sistema como este
conduciendo mi auto.

Este es nuestro sistema de detección que
se ejecuta en tiempo real en mi portátil.

Así que suavemente me sigue
mientras me muevo en la imagen,

y es robusto con una amplia variedad
de cambios de tamaño,

poses,

hacia adelante, hacia atrás.

Esto es genial.

Esto es lo que realmente necesitamos

si vamos a construir sistemas
con base en visión artificial.

(Aplausos)

Así que en solo unos pocos años,

hemos pasado de 20 segundos por imagen

a 20 milisegundos por imagen,
mil veces más rápido.

¿Cómo llegamos hasta aquí?

Bueno, en el pasado,
los sistemas de detección de objetos

tomaban una imagen como esta

y la dividían en un montón de regiones

y luego ejecutaban un clasificador
en cada una de estas regiones,

y las puntuaciones altas
de ese clasificador

se consideraban detecciones de la imagen.

Pero eso implicaba ejecutar un clasificador
miles de veces sobre una imagen,

miles de evaluaciones de redes neuronales
para producir detección.

En cambio, nosotros hemos entrenado
una sola red para hacer toda la detección.

Produce todas las cajas delimitadoras
y ordena las probabilidades en simultáneo.

Con nuestro sistema, en lugar
de mirar una imagen miles de veces

para hacer la detección,

se mira tan solo una vez,

y por eso lo llamamos
método YOLO de detección de objetos.

Así que con esta velocidad,
no estamos limitados a las imágenes;

podemos procesar el video en tiempo real.

Y ahora, en lugar de solo ver
a ese gato y perro,

podemos verlos moverse
e interactuar unos con otros.

Este es un detector que entrenamos

en 80 clases diferentes

en el conjunto de datos COCO de Microsoft.

Tiene todo tipo de cosas
como cuchara y tenedor, cuenco,

objetos comunes como esos.

Tiene una variedad de cosas más exóticas:

animales, autos, cebras, jirafas.

Y ahora vamos a hacer algo divertido.

Solo vamos a ir a la audiencia

y ver qué tipo de cosas podemos detectar.

¿Alguien quiere un peluche?

Hay algunos osos de peluche por aquí.

Y podemos reducir
nuestro umbral de detección un poco,

así podemos encontrar
a más de Uds. en la audiencia.

Vamos a ver si podemos obtener
estas señales de stop.

Encontramos algunas mochilas.

Vamos a acercarnos un poco.

Y esto es genial.

Y todo el procesamiento
está sucediendo en tiempo real

en la computadora portátil.

Y es importante recordar

que se trata de un sistema de
detección de objetos de propósito general,

así que podemos entrenar esto
para cualquier dominio de la imagen.

El mismo código que usamos

para encontrar señales
de stop o de peatones,

bicicletas en un vehículo autodirigido,

puede usarse
para encontrar células cancerosas

en una biopsia de tejido.

Y hay investigadores de todo el mundo
que ya usan esta tecnología

para avances en cosas
como la medicina, la robótica.

Esta mañana leí un periódico

sobre un censo de animales que estaban
haciendo en el Parque Nacional de Nairobi

que usa YOLO como parte
de este sistema de detección.

Y eso es posible,
porque Darknet es de código abierto

y de dominio público y libre para
que lo use cualquier persona.

(Aplausos)

Pero queríamos que la detección
fuera aún más accesible y usable,

por eso, mediante una combinación
de optimización de modelos,

binarización de red y aproximación,

tenemos un reconocimiento de objetos
que funciona en un teléfono.

(Aplausos)

Y estoy muy contento porque ahora
tenemos una solución bastante potente

a este problema de visión artificial
de bajo nivel,

y cualquiera puede usarlo
y hacer algo con esto.

Así que ahora el resto depende de Uds.

y de personas de todo el mundo
con acceso a este software,

y estoy impaciente por ver qué construirá
la gente con esta tecnología.

Gracias.

(Aplausos)