¿Qué es la descripción de imágenes? Una guía detallada para principiantes.

La inteligencia artificial generativa está moldeando el juego de la imagen digital y de radio.

Ya sea en el sector de la salud, el comercio minorista, la tecnología de la información o la industria aeroespacial, el subtitulado de imágenes es el bloque de construcción para analizar, diagnosticar y resolver problemas del mundo real. Un subtitulado de imágenes inexacto señala una brecha en los flujos de trabajo de operación de datos e impide el mapeo de soluciones para llevar la innovación más allá.

Al evaluar y monitorear esas brechas con software de reconocimiento de imágenes, las empresas no solo analizan y detectan componentes de imágenes de manera efectiva, sino que también anotan cada vector y píxel que sostiene datos útiles y procesables.

El subtitulado de imágenes se está adoptando en áreas como la imagen satelital, la visualización digital, el marketing de realidad aumentada y más. Descubre cómo las máquinas pueden etiquetar cualquier cosa con el subtitulado de imágenes y el mecanismo de fondo de este proceso.

Con el tiempo, la máquina puede ser entrenada para reconocer elementos específicos de una imagen y aplicar este conocimiento al analizar otras imágenes en el futuro y usará estos subtítulos para describir la imagen.

El proceso de subtitulado de imágenes es una parte importante del reconocimiento de imágenes, donde la máquina es capaz de identificar de qué trata exactamente la imagen. Usando procesamiento de lenguaje natural, se generan subtítulos que describen en palabras los diferentes elementos que componen la imagen completa.

El objetivo es imitar el cerebro humano como parte de un proceso llamado visión por computadora. Se crean redes neuronales artificiales para simular redes neuronales cerebrales para identificar y evaluar imágenes visuales.

Tipos de subtitulado de imágenes

Existen varias metodologías diferentes utilizadas en el subtitulado de imágenes, dependiendo del tipo de IA y la escala necesaria para la parte de subtitulado de un proyecto de reconocimiento de imágenes. Los modelos de subtitulado de imágenes más comunes son:

• Subtitulado de forma libre: Esta forma de subtitulado permite una expresión creativa y libre en las descripciones de los subtítulos. Las oraciones utilizadas para describir la imagen pueden ser poco convencionales, requiriendo un mayor nivel de intervención humana en las etapas iniciales de entrenamiento de la máquina. Pero, una vez que el entrenamiento está completo, el subtitulado de forma libre puede generar resultados más descriptivos y matizados.
• Subtitulado basado en plantillas: Si aún buscas subtítulos descriptivos pero deseas un mayor control sobre el resultado, el subtitulado basado en plantillas puede ser útil. Se basa en una secuencia predefinida de opciones de subtítulos, donde la máquina utiliza estas descripciones preescritas y las asigna a la imagen en consecuencia.
• Modelos deterministas: Para asegurar la consistencia con el subtitulado, los modelos deterministas analizan cada instancia de un elemento de imagen en cada imagen individual para generar el mismo subtítulo para ese elemento cada vez. Esta consistencia es esencial en las etapas de entrenamiento para crear datos precisos y confiables.
• Modelos estocásticos: Variar los subtítulos en la misma imagen puede parecer poco útil al principio, pero puede ser beneficioso para generar descripciones más específicas y matizadas. El modelo estocástico está en constante evolución y trabaja sobre la base de probabilidades cuando se enfrenta a los mismos tipos de elementos dentro de una imagen visual.

¿Cómo funciona el subtitulado de imágenes?

Como parte de la IA generativa, el subtitulado de imágenes está siempre evolucionando y volviéndose más sofisticado. Dentro del campo más amplio de la visión por computadora, el objetivo de estas herramientas es crear un puente entre la información textual y visual que procesa una máquina.

Hay cinco pasos distintos que deben completarse durante cualquier proyecto de subtitulado de imágenes.

1. Recolección y preprocesamiento de datos

Antes de que la máquina pueda comenzar a trabajar con nueva información, se deben usar datos preprocesados para entrenar el algoritmo. Las imágenes actuales y sus subtítulos descriptivos se introducen en la máquina con fines de entrenamiento.

A medida que se agregan más imágenes, la máquina recopila un vocabulario más amplio de palabras descriptivas para futuros proyectos de subtitulado. Las nuevas imágenes se preprocesarán antes de ingresar al sistema para hacer que el algoritmo sea lo más preciso posible. El preprocesamiento de estos datos puede incluir el cambio de tamaño, el aumento de brillo o el ajuste de contrastes, o el escalado de la imagen para facilitar su visualización.

2. Codificación de imágenes

Usando una red neuronal convolucional (CNN), las imágenes se introducen en el sistema para que la CNN extraiga las características antes de pasar a la siguiente etapa para el subtitulado. El codificador es vital en este proceso ya que toma en cuenta las características más significativas de la imagen que necesitan ser descritas.

3. Decodificación del lenguaje

En esta etapa, generalmente se utiliza un tipo diferente de red, una red neuronal recurrente (RNN). Se despliegan variantes como la memoria a largo plazo (LSTM) o las Unidades Recurrentes Gated (GRU) para entender los vectores específicos extraídos durante el proceso de codificación. Luego tomarán esta información codificada y la emparejarán con palabras relevantes en el banco de vocabulario de la máquina.

Mientras que la entrada podría ser ininteligible para los humanos, la salida después de la decodificación es un subtítulo textual que describe las diferentes características de la imagen. A medida que la máquina se entrena con más datos con el tiempo, el decodificador puede comenzar a predecir la siguiente palabra en una secuencia de subtítulos basada en iteraciones anteriores.

4. Entrenamiento

Durante la etapa de entrenamiento, se agregan pares de imágenes y sus subtítulos al conjunto de datos para permitir que la máquina entienda el contenido de las imágenes. Los subtítulos generados y los subtítulos de entrada se separan durante el entrenamiento y se comparan, lo que permite que la máquina aprenda de sus errores y mejore la precisión durante la siguiente ronda de entrenamiento.

5. Inferencia

Una vez que el entrenamiento está completo, el modelo de subtitulado de imágenes puede generar subtítulos en nuevas imágenes. Estas imágenes pasan por las mismas etapas que durante el entrenamiento: primero, se utilizará el codificador de imágenes para recopilar datos sobre las características de la imagen, y luego el decodificador de lenguaje generará un subtítulo descriptivo utilizando las palabras en su base de datos.

Se emplean mecanismos de atención a lo largo de cada paso para ayudar al modelo a enfocar su atención en las partes más relevantes de la imagen que necesitan ser descritas antes de pasar esto al decodificador de lenguaje para el subtitulado descriptivo.

Usos del subtitulado de imágenes en los negocios

El subtitulado de imágenes con IA puede ser beneficioso de muchas maneras en un entorno empresarial. Desde el apoyo en el sector de la salud hasta el marketing y el comercio minorista, esta tecnología puede mejorar significativamente el tiempo que lleva completar tareas necesarias.

Salud

En la profesión médica, el subtitulado de imágenes puede ser una herramienta poderosa para diagnosticar y tratar una variedad de condiciones de salud. Por ejemplo, el subtitulado de imágenes de escaneos como resonancias magnéticas o tomografías computarizadas puede hacer que los tiempos de procesamiento para estos procedimientos sean mucho más rápidos, lo que ayuda tanto a los profesionales médicos como a los pacientes a tomar decisiones informadas rápidamente.

Comercio minorista

Las tiendas de comercio electrónico utilizan el subtitulado de imágenes con IA para mejorar la experiencia de compra del cliente. Las imágenes se pueden cargar en catálogos en línea para ayudar a los usuarios a encontrar artículos similares basados en material, color, patrón e incluso ajuste, según lo determine el software de subtitulado de imágenes.

Marketing

Subtitular imágenes es una tarea esencial para muchos especialistas en marketing digital. Crea un sitio accesible con subtítulos de imágenes descriptivos y mejora su optimización para motores de búsqueda (SEO).

Con herramientas de subtitulado de imágenes, los especialistas en marketing pueden generar automáticamente subtítulos para imágenes estáticas y videos que se pueden usar en materiales de marketing en línea como sitios web y redes sociales. Esto ahorra tiempo a los especialistas en marketing para invertir en planificación estratégica que pueda hacer crecer el resultado final de la empresa.

Agricultura

Entender los problemas con los cultivos lo antes posible es una de las prácticas más importantes que los agricultores pueden usar para prevenir problemas de rendimiento o la pérdida total de cultivos.

Los modelos de subtitulado de imágenes se pueden usar para evaluar el tipo de enfermedad o problema de crecimiento que afecta a un cultivo, los síntomas que el cultivo está exhibiendo actualmente y el grado en que ya ha ocurrido el daño. Cuando se conectan a otros sistemas agrícolas, los agricultores pueden ser alertados de estos problemas a tiempo para que puedan intervenir y tomar medidas.

Aplicaciones del subtitulado de imágenes

El subtitulado de imágenes se está reutilizando para imitar la visión humana y eliminar la dependencia manual. Veamos algunas aplicaciones industriales del subtitulado de imágenes.

• Accesibilidad: El subtitulado de imágenes mejora la accesibilidad de las imágenes para personas con discapacidad visual para obtener una mejor comprensión y aumentar la concentración. Esta tecnología se utiliza en aplicaciones de autoayuda como lectores de pantalla, retroalimentación de pantalla, aspiradoras robóticas, etc. La función especial de texto a voz convierte el contenido en audio claro.
• Moderación de contenido: El subtitulado de imágenes se utiliza extensamente en algoritmos de búsqueda web para marcar imágenes inapropiadas o contenido subido en plataformas de distribución de contenido. Anota y categoriza la etiqueta y modera el contenido para cumplir con las pautas de navegación.
• Vehículos autónomos: La aplicación más prominente del subtitulado de imágenes es la producción de vehículos de autoayuda. Ejemplos como el piloto automático de Tesla y el Robotaxi tienen un fuerte trasfondo de aprendizaje automático que ayuda a detectar objetos externos.
• Imágenes médicas: El subtitulado de imágenes ayuda a interpretar imágenes médicas durante pruebas patológicas como rayos X, resonancias magnéticas (MRI) o electrocardiogramas (ECG). Deriva el comportamiento observado en la anatomía humana y mejora la radiología.
• Aprendizaje electrónico: El subtitulado de imágenes es una técnica supervisada que también se utiliza para diseñar currículos digitales para instituciones educativas. Esto es especialmente útil para estudiantes con discapacidades o aquellos que usan dispositivos de asistencia.
• Ingeniería asistida por computadora: El subtitulado de imágenes también se incluye cuando los ingenieros diseñan borradores digitales con software CAD para inspeccionar, ajustar y mecanizar cada componente para un nuevo dispositivo.

Beneficios del subtitulado de imágenes

Hay numerosos beneficios que el subtitulado de imágenes aporta, principalmente en el ahorro de tiempo y en ayudar a los usuarios a evitar errores humanos tanto como sea posible. Los beneficios adicionales incluyen:

• Mejorar la experiencia del usuario: Cuando se utiliza en un entorno de cara al público, el subtitulado de imágenes puede hacer que el contenido sea más interesante para los usuarios a través de subtítulos descriptivos. Esto puede traducirse en ayudar al usuario a entender lo que está viendo, ayudando en decisiones como encontrar un producto similar para comprar, o permitiendo que un equipo médico tome una decisión más rápida sobre el tratamiento del paciente.
• Ayudar con la accesibilidad: Los subtítulos en imágenes son esenciales para los usuarios con discapacidades visuales que utilizan herramientas de asistencia de audio. Descripciones precisas y detalladas les permiten disfrutar de una experiencia de usuario similar a la de aquellos que pueden ver directamente la imagen en pantalla.
• Identificar características adicionales: Como humanos, no siempre notamos todo en una imagen. En cambio, generalmente nos enfocamos en una o dos características clave antes de seguir adelante. Con el subtitulado de imágenes mirando todos los elementos en la imagen, podemos reconocer y usar características adicionales que podríamos no haber notado con nuestros propios ojos.

Desafíos del subtitulado de imágenes

También hay varios desafíos que vienen con el subtitulado, como ocurre con cualquier forma de IA y aprendizaje automático, incluyendo:

• Es tan bueno como los datos de entrenamiento: Los datos proporcionados en las etapas iniciales de entrenamiento establecen el escenario para el algoritmo. Los errores o inexactitudes pueden convertirse en un problema significativo más adelante cuando la máquina intenta crear nuevos subtítulos por sí misma.
• Los sesgos inherentes pueden sesgar el algoritmo: De manera similar, los datos de entrenamiento a menudo contienen sesgos humanos, lo que puede crear resultados sesgados. Para el subtitulado de imágenes descriptivo, esto podría llevar a numerosos problemas como el uso de descripciones inapropiadas en los subtítulos de imágenes. Esto puede ser particularmente problemático y requerir un alto nivel de intervención humana para corregir si no se corrige.
• El procesamiento en tiempo real puede ser complicado: Aunque muchas de estas herramientas de imágenes con IA funcionan bien en tiempo real, cuanto más complejo sea el conjunto de datos y los requisitos solicitados del programa de subtitulado, más difícil puede volverse. Las muchas complejidades involucradas en el subtitulado en tiempo real significan que, hasta ahora, este proceso aún puede llevar un tiempo significativo.

¡Subtitula esto!

Nuestro mundo se está volviendo rápidamente más visual, particularmente en el trabajo diario. Como resultado, la necesidad de cerrar la brecha entre la comprensión visual y verbal se está volviendo más crítica. Con herramientas como el software de subtitulado de imágenes con IA, los datos de salida pueden ayudar a las empresas a ser más accesibles para sus clientes y dar tiempo a los equipos para reasignar el enfoque en otras áreas clave del negocio.

Construye un algoritmo que satisfaga las necesidades de tu negocio con software de etiquetado de datos que anota y etiqueta tus datos de entrenamiento de manera rápida y precisa.