Detección de objetos en documentos digitales basado en algoritmos de Machine Learning (2023)
Este artículo propone un marco para crear modelos entrenados para la detección de objetos en documentos digitales utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). Las CNN son redes artificiales capaces de aprender a distintos niveles de abstracción y están estructuradas de forma que se asemejan a las neuronas de la corteza visual primaria de un cerebro biológico. Para esta investigación se ha seleccionado el modelo X101-FPN, que se basa en redes neuronales preentrenadas expuestas dentro de las colecciones que ofrece la biblioteca Detectron 2. El modelo contiene una estructura jerárquica de 101 capas de CNN, una red neuronal residual y una red piramidal de funciones. Esta investigación presenta un caso de estudio para la detección de códigos QR utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (IA) con redes neuronales convolucionales, basado en casos de estudio exitosos utilizando diferentes técnicas de Deep Learning. El modelo preentrenado se entrena en diferentes tipos de imágenes preprocesadas y con varios enfoques para medir la precisión correcta y el rendimiento frente a los escenarios propuestos. Finalmente, se realizan diversas pruebas para concluir las condiciones y mejores versiones de entrenamiento para la detección de códigos QR.