{"id":157802,"date":"2026-02-18T12:11:36","date_gmt":"2026-02-18T11:11:36","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=157802"},"modified":"2026-02-24T16:57:13","modified_gmt":"2026-02-24T15:57:13","slug":"u-net-lo-que-tienes-que-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/u-net-lo-que-tienes-que-saber","title":{"rendered":"U-NET : todo lo que tienes que saber sobre la red neuronal de Computer Vision"},"content":{"rendered":"\n

U-NET es un modelo de red neuronal dedicado a tareas de visi\u00f3n artificial (Computer Vision) y m\u00e1s concretamente a problemas de segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica. Descubre todo lo que tienes que saber : presentaci\u00f3n, funcionamiento, arquitectura, ventajas, cursos, etc.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial es una tecnolog\u00eda muy amplia con m\u00faltiples ramas. La visi\u00f3n artificial o visi\u00f3n por ordenador<\/b> es una de estas subcategor\u00edas. Se trata de un campo cient\u00edfico interdisciplinar que busca que los ordenadores puedan \u00abcomprender\u00bb las im\u00e1genes y los v\u00eddeos<\/b>. El objetivo es automatizar las tareas que realiza el sistema visual humano.<\/p>\n\n\n\n

Gracias al Deep Learning<\/a>, en los \u00faltimos a\u00f1os se han podido conseguir grandes avances en el campo de la visi\u00f3n artificial. Ahora las m\u00e1quinas son capaces de competir <\/b>con la visi\u00f3n humana en algunas situaciones.<\/p>\n\n\n\n

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Hacer un curso de Deep Learning<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Las diferentes tareas de visi\u00f3n artificial<\/h2>\n\n\n\n

Existen diferentes tareas de visi\u00f3n artificial. Una de las aplicaciones m\u00e1s comunes es la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes<\/b>. Se trata de que el ordenador identifique el objeto principal de una imagen y le asigne una etiqueta para clasificarla. Tambi\u00e9n es posible dejar que el ordenador localice la ubicaci\u00f3n del objeto en la imagen.<\/b> Para ello, encierra el objeto en un \u00abbounding box\u00bb (cuadro delimitador) que puede identificarse mediante par\u00e1metros digitales relacionados con los bordes de la imagen.<\/p>\n\n\n\n

La clasificaci\u00f3n de objetos se limita a un \u00fanico objeto por imagen. La detecci\u00f3n de objetos<\/b> es a\u00fan m\u00e1s compleja y requiere que el ordenador detecte y localice los diferentes objetos dentro de una misma imagen. La segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica<\/b> consiste en etiquetar cada p\u00edxel de una imagen con una clase correspondiente a lo que se est\u00e1 representando. Esto tambi\u00e9n se conoce como \u00abpredicci\u00f3n densa\u00bb, ya que hay que predecir cada p\u00edxel.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de otras tareas de visi\u00f3n artificial, la segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica no se limita a producir etiquetas y cuadros delimitadores. Genera una imagen de alta resoluci\u00f3n<\/b>, en la que se clasifica cada p\u00edxel. La segmentaci\u00f3n de instancias<\/b> va un paso m\u00e1s all\u00e1, y clasifica cada instancia de una misma clase por separado. Por ejemplo, si una imagen muestra tres perros, cada perro es una instancia de la clase \u00abperro\u00bb. Se clasificar\u00e1 a cada uno de ellos por separado, por ejemplo, utilizando diferentes colores.<\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de estas diferentes tareas, el ordenador \u00abentiende\u00bb el contenido de las im\u00e1genes<\/b> con un nivel de granularidad cada vez m\u00e1s preciso. En este n\u00famero, nos centraremos en la tarea de segmentaci\u00f3n sem\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n

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