{"id":47265,"date":"2026-02-23T13:04:21","date_gmt":"2026-02-23T12:04:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sea.ai\/?p=47265"},"modified":"2026-04-03T08:29:22","modified_gmt":"2026-04-03T07:29:22","slug":"deteccion-maritima-objetos-con-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sea.ai\/es\/deteccion-maritima-objetos-con-ia\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la detecci\u00f3n mar\u00edtima de objetos?"},"content":{"rendered":"\t\t
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La detecci\u00f3n de objetos es uno de los problemas m\u00e1s fundamentales y desafiantes de la visi\u00f3n por ordenador<\/a>. Se centra en identificar y localizar instancias de clases de objetos predefinidas (como barcos, personas o animales) en im\u00e1genes digitales. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Aumento del n\u00famero de publicaciones sobre detecci\u00f3n de objetos entre 2005 y 2025. (Datos de la b\u00fasqueda avanzada de Google Scholar: allintitle: \"object detection\"). <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00bfQu\u00e9 es la detecci\u00f3n de objetos?<\/h2>\n

En comparaci\u00f3n con la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, la detecci\u00f3n de objetos proporciona m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el contenido de una imagen<\/strong>. El siguiente ejemplo lo demuestra. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes se limitar\u00eda a responder a la pregunta: “\u00bfQu\u00e9 objeto hay en la imagen?”<\/em>. – dir\u00eda “barco”<\/em> como respuesta, si el modelo funciona bien. Si el modelo puede predecir varias clases, podr\u00eda incluso decir “barco”<\/em> y “objeto lejano”<\/em>, pero esa es la m\u00e1xima informaci\u00f3n que podemos obtener de \u00e9l. <\/p>\n

En comparaci\u00f3n, la detecci\u00f3n de objetos no s\u00f3lo responder\u00eda a “\u00bfQu\u00e9 objeto hay en la imagen? “, sino tambi\u00e9n a “\u00bfCu\u00e1ntos objetos hay en la imagen?”<\/em> y “\u00bfD\u00f3nde se encuentran las im\u00e1genes?”.<\/em><\/p>\n

Por supuesto, \u00e9sta es una respuesta m\u00e1s \u00fatil en muchos escenarios del mundo real, como la evitaci\u00f3n de colisiones<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Aprendizaje profundo<\/h2>\n

Estas respuestas, tambi\u00e9n llamadas predicciones, son generadas por modelos. Hoy en d\u00eda, los modelos son redes neuronales profundas<\/a> (DNN). <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Tipos de DNN<\/h3>

Existen varios tipos de DNN, pero hay dos que dominan tareas como la detecci\u00f3n de objetos. El m\u00e9todo de aprendizaje profundo m\u00e1s fundacional para la visi\u00f3n por ordenador utiliza las llamadas redes neuronales convolucionales<\/strong> (CNN)<\/a>. <\/p>

Los investigadores inventaron la arquitectura de las CNN en 1980. Sin embargo, el gran avance que populariz\u00f3 las CNN profundas no apareci\u00f3 hasta 2012, con la presentaci\u00f3n de AlexNet<\/strong><\/a>. <\/p>

Desde entonces, las CNN han sido un ingrediente fundacional en la visi\u00f3n por ordenador. Hace tan solo unos a\u00f1os, en 2017, los investigadores de Google presentaron los modelos Transformer<\/a>, que se hicieron muy populares por su gran rendimiento de detecci\u00f3n. <\/p>

Sin embargo, no han sustituido totalmente a las CNN, ya que los Transformers tienden a ser m\u00e1s lentos, requieren m\u00e1s datos para el entrenamiento y m\u00e1s potencia de c\u00e1lculo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfC\u00f3mo funcionan las DNN?<\/h3>\n

Estos modelos constan de varias capas apiladas unas sobre otras.<\/p>\n

Cuando se introduce una imagen en el modelo, cada capa la procesa, y cada capa introduce su resultado en la siguiente.<\/p>\n

El t\u00e9rmino “profundo”<\/strong> en el aprendizaje profundo se refiere a la presencia de un gran n\u00famero de estas capas. La siguiente figura muestra un esquema muy simplificado de c\u00f3mo se apilan estas capas. <\/p>\n

Tenga en cuenta que \u00e9ste es s\u00f3lo un ejemplo de juguete; en la pr\u00e1ctica, los modelos contienen muchas m\u00e1s capas<\/strong>, distintos tipos de capas<\/strong> y otros tipos de conexiones y operaciones de procesamiento.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Esta imagen muestra c\u00f3mo se apilan las capas. La primera capa recibe la imagen como entrada, y las \u00faltimas capas reciben la salida de la capa anterior como entrada. A la salida de la \u00faltima capa est\u00e1n las casillas finales y sus etiquetas. <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En un sentido muy simplificado, se puede pensar en cada capa como un c\u00e1lculo que utiliza la suma y la multiplicaci\u00f3n.<\/p>\n

Cada capa consta de varios par\u00e1metros, que son esencialmente n\u00fameros simples que utilizan estas operaciones matem\u00e1ticas.<\/p>\n

En cuanto al n\u00famero total de par\u00e1metros por modelo, las DNN de detecci\u00f3n de objetos pueden variar mucho: desde 2,4 millones de par\u00e1metros<\/strong> (YOLO26 nano, un modelo basado en CNN) hasta 218 millones de par\u00e1metros<\/strong> (una versi\u00f3n de DINO que utiliza una columna vertebral SwinL, un modelo basado en transformadores).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La esencia de la formaci\u00f3n: los datos<\/h1>

Para obtener un modelo que haga buenas predicciones, hay que entrenarlo. Intuitivamente, durante este proceso, el modelo aprende qu\u00e9 aspecto tienen determinados tipos de objetos y c\u00f3mo detectarlos correctamente. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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En el aprendizaje profundo, los datos dirigen el proceso de entrenamiento. Esto significa que, en lugar de decirle expl\u00edcitamente al modelo c\u00f3mo se ven determinados tipos de objetos (algo esencialmente imposible), le proporcionamos grandes cantidades de datos y las predicciones deseadas<\/strong> (lo que se denomina “verdad b\u00e1sica”). <\/p>\n

Bas\u00e1ndose en estos dos factores, el modelo aprende a generar las mejores predicciones<\/strong>. Aunque esto pueda sonar un poco a magia, en esencia no es m\u00e1s que matem\u00e1ticas: el modelo aprende los valores \u00f3ptimos de los par\u00e1metros mediante un proceso de optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica. <\/p>\n

En efecto, aprende una funci\u00f3n matem\u00e1tica no lineal muy compleja que resume mejor los datos dados. No es de extra\u00f1ar que un conjunto de datos de alta calidad sea esencial para lograr un modelo fiable<\/strong> con resultados de detecci\u00f3n correctos. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Normalmente dividimos el conjunto de datos en tres subconjuntos:<\/p>\n