Un sistema de visión artificial por tokens permite ver y comprender imágenes de una forma innovadora. En 2025, se utilizará esta tecnología para resolver problemas del mundo real con mayor rapidez que antes. No se observa cada píxel, sino que se utilizan pequeños fragmentos llamados tokens. Estos tokens ayudan a centrarse en las partes importantes de una imagen. Muchas industrias utilizan un sistema de visión artificial por tokens para mejorar la visión artificial y tomar decisiones más inteligentes.
Puntos clave
- Sistemas de visión artificial con tokens Utilice pequeños fragmentos llamados tokens para centrarse en partes importantes de las imágenes, lo que hace que el procesamiento de las imágenes sea más rápido y preciso.
- Estos sistemas combinan tokens de proceso y tokens de memoria para analizar imágenes de manera eficiente y recordar detalles clave, mejorando la toma de decisiones.
- Los métodos de agrupación jerárquica de tokens y de poda de tokens aumentan la precisión y la velocidad al tiempo que reducen el consumo de energía y potencia informática.
- Los sistemas de visión basados en tokens se destacan en tareas como reconocimiento de imagen, segmentación semántica y detección de defectos, ayudando a las industrias a mejorar la calidad y la eficiencia.
- La integración en tiempo real con dispositivos perimetrales y puertas de enlace API permite respuestas rápidas y operaciones flexibles en fábricas y otros entornos.
Fundamentos del sistema de visión artificial con tokens
¿Qué son los tokens?
Puedes pensar en los tokens como pequeñas partes significativas de una imagen. En lugar de examinar cada píxel, un sistema de visión artificial de tokens agrupa los píxeles en tokens. Cada token representa información importante, como una forma, un color o un patrón. Este enfoque te ayuda a concentrarte en las partes más importantes de la imagen.
Un transformador de visión utiliza estos tokens para comprender imágenes. No es necesario procesar cada detalle. Solo hay que prestar atención a los tokens que contienen información útil. Este método hace que el reconocimiento de imágenes sea mucho más rápido e inteligente.
Consejo: Los tokens ayudan a ignorar el ruido de fondo y a resaltar los objetos principales de una imagen. Esto facilita tareas como la clasificación de imágenes y la segmentación semántica, tanto para personas como para máquinas.
Cómo procesan las imágenes los tokens
Cuando usas un sistema de visión artificial con tokensSe empieza por dividir una imagen en fichas. El transformador de visión organiza estas fichas de forma que el sistema aprenda patrones. Puedes imaginar cada ficha como una pieza de un rompecabezas. Al unir las piezas, se ve la imagen completa.
Así es como funciona el proceso:
- Divide la imagen en parches.
- El sistema convierte cada parche en un token.
- El transformador de visión mira todas las fichas y encuentra conexiones entre ellas.
- El sistema utiliza estas conexiones para tomar decisiones, como reconocer objetos o clasificar elementos.
Obtendrás varios beneficios con este método:
- Procesas imágenes más rápido. Algunos sistemas muestran una latencia hasta un 46.8 % menor con GPU potentes en comparación con modelos anteriores.
- Se observa una mayor precisión. Por ejemplo, los métodos de poda de tokens pueden alcanzar una precisión de hasta el 99.01 % en conjuntos de datos populares, superior a la de muchos modelos tradicionales.
- Utiliza menos potencia de procesamiento. Los modelos híbridos con poda de tokens requieren menos cálculos, pero aun así ofrecen mejores resultados que los antiguos modelos de transformador de visión o CNN.
- Mejora el rendimiento. Algunos métodos duplican la cantidad de imágenes que se pueden procesar simultáneamente, incluso sin reentrenar el sistema.
Se utilizan sistemas de visión artificial de tokens para diversas tareas de visión artificial, como el reconocimiento y la clasificación de imágenes. Estos sistemas ayudan a resolver problemas reales, desde la clasificación de monedas hasta la detección de defectos en productos. También se obtienen mejores resultados en la segmentación semántica, donde es necesario etiquetar cada parte de una imagen.
Nota: Los sistemas basados en tokens ahora superan a muchos modelos de visión artificial convencionales. Se obtiene mayor precisión y velocidad, incluso con menos potencia de procesamiento.
Máquinas de Turing de Vision Token
Tokens de proceso y memoria
Se utilizan máquinas de Turing de tokens para resolver tareas de visión de forma más inteligente. Estos sistemas no solo procesan imágenes en línea recta, sino que utilizan dos tipos especiales de tokens: tokens de proceso y tokens de memoria. Cada tipo tiene una función específica.
- Tokens de proceso Te ayudan a gestionar los pasos principales del análisis de imágenes. Se mueven por el sistema, transportando detalles importantes sobre la imagen. Puedes considerarlos como trabajadores que observan diferentes partes de una imagen e informan lo que ven.
- Fichas de memoria Almacenan información de pasos anteriores. Actúan como un cuaderno, permitiéndote recordar lo aprendido. Esto ayuda al sistema a rastrear patrones y detalles en toda la imagen.
Al combinar tokens de proceso y tokens de memoria, se obtiene un sistema que se centra en lo más importante. No se pierde tiempo en detalles irrelevantes. En cambio, se conserva la información importante y se utiliza para tomar mejores decisiones.
Nota: Las investigaciones demuestran que al podar o fusionar tokens, el sistema se vuelve más rápido y estable. Este método también ayuda a que el modelo se mantenga robusto y claro, incluso al usarlo para tareas complejas como conducir un coche o controlar un robot. Al centrarse en los tokens más útiles, ayuda a la máquina a prestar atención a los cambios importantes, como lo hacen sus propios ojos.
Estudios recientes también demuestran que añadir contexto local a los tokens, mediante módulos especiales como LIFE, mejora el rendimiento de los transformadores de visión. Se obtienen mejores resultados en tareas como la detección de objetos y la segmentación de imágenes. Estas mejoras suponen un pequeño coste adicional en velocidad o memoria. El sistema aprende a observar las partes correctas de una imagen, lo que aumenta la precisión y la fiabilidad de los resultados.
Descripción de la arquitectura
La arquitectura de las máquinas de Turing de tokens se puede imaginar como una línea de montaje inteligente. Cada parte del sistema tiene una función específica. Así es como funciona:
- Entrada de imagenComienzas con una imagen. El sistema la divide en pequeños fragmentos.
- Creación de tokensCada parche se convierte en un token. Algunos tokens actúan como tokens de proceso, mientras que otros se convierten en tokens de memoria.
- Capa de procesamiento:Los tokens de proceso se mueven a través de capas, recogiendo detalles y aprendiendo patrones.
- Capa de memoriaLos tokens de memoria almacenan información clave de cada capa. Ayudan al sistema a recordar lo que ha visto antes.
- Toma de DecisionesEl sistema utiliza ambos tipos de tokens para interpretar la imagen. Puede reconocer objetos, detectar defectos o clasificarlos.
| Step | Lo que pasa | Tipo de token |
|---|---|---|
| Entrada de imagen | Dividir la imagen en parches | – |
| Creación de tokens | Convierte parches en tokens | Proceso, Memoria |
| Capa de procesamiento | Analizar y aprender de los tokens | Proceso |
| Capa de memoria | Almacenar y recordar detalles importantes | Salud Cerebral |
| Toma de Decisiones | Utilice toda la información para realizar predicciones | Ambos |
Se utilizan máquinas de Turing de tokens para muchas tareas de visión que requieren resultados rápidos y precisos. Estos sistemas funcionan bien para tareas no secuenciales, donde no es necesario seguir un orden estricto. Por ejemplo, se pueden usar para comprobar si hay defectos en productos o para ayudar a los robots a comprender su entorno.
Consejo: Al utilizar tokens de proceso y de memoria, su sistema de visión artificial es más eficiente y fiable. Obtendrá mejores resultados, incluso al trabajar con imágenes complejas o secuencias de vídeo largas.
Máquinas de Turing con tokens de visión Le ayudan a gestionar grandes cantidades de datos visuales. Le permiten centrarse en las partes más importantes de una imagen, almacenar lo aprendido y tomar decisiones inteligentes. Observará mejoras en velocidad, precisión y capacidad para afrontar desafíos del mundo real.
Características y mejoras clave
Agrupación jerárquica de tokens
Puedes usar agrupación jerárquica de tokens Para que el análisis de imágenes sea más estructurado y preciso. Este método permite organizar tokens en diferentes niveles, desde formas simples hasta objetos complejos. Al agrupar tokens jerárquicamente, se ayuda al sistema a centrarse tanto en los detalles finos como en los patrones generales. Por ejemplo, el método H-CAST alinea la forma en que el sistema ve las imágenes en diferentes niveles. En el conjunto de datos Aircraft, este enfoque mejora la precisión de ruta completa en aproximadamente 11.6 puntos porcentuales. En el conjunto de datos CUB, se observa una ganancia de 6.3 puntos. Estas mejoras muestran que la agrupación jerárquica de tokens hace que los resultados sean más consistentes y reduce los errores entre los diferentes niveles de análisis. Se obtiene mayor precisión y menos conflictos cuando el sistema utiliza características finas y gruesas juntas. Esta técnica ayuda a crear modelos de visión eficientes que manejan imágenes complejas con facilidad.
Eficiencia y Precisión
Quiere que su sistema de visión sea rápido y fiable. Los modelos basados en tokens le ofrecen ambas cosas. Utilizan menos tokens, pero mantienen una alta precisión. Por ejemplo, el enfoque AT-SNN utiliza hasta un 42.4 % menos de tokens que los métodos anteriores en el conjunto de datos CIFAR-100. Aun así, obtiene mayor precisión y mejor eficiencia energética. El método de poda de tokens TRAM también reduce el cálculo, manteniendo resultados tan buenos como los de los modelos de vanguardia. Estos avances le permiten procesar más imágenes en menos tiempo. Consigue un equilibrio competitivo entre precisión y latencia, lo cual es importante para las tareas del mundo real. La siguiente tabla muestra cómo los sistemas de visión artificial con tokens superan a los métodos tradicionales en varias métricas clave:
| Métrico | Descripción | Significancia estadística |
|---|---|---|
| Precisión del modelo (supervisada) | Precisión de referencia utilizando métodos tradicionales de aprendizaje supervisado | N/A |
| Precisión del modelo (semisupervisado/autosupervisado) | Precisión lograda utilizando métodos de aprendizaje autosupervisados o semisupervisados basados en tokens | p < 0.05 (mejora significativa) |
| Precisión media promedio (mAP@0.5:0.95) | Mide la precisión de localización de objetos en umbrales de IoU de 0.5 a 0.95 | N/A |
| Precisión promedio (AP@0.5 y AP@0.3) | Evalúa la precisión de detección, con AP@0.3 enfocándose en objetos más pequeños | N/A |
| Puntuaciones de intersección sobre unión (IoU) | Cuantifica la precisión de la segmentación y clasificación, lo que indica una detección precisa de límites. | N/A |
| Coeficientes de correlación (r) | Métricas de aSTD superpuestas e interclases que muestran robustez y generalización (r = 0.99, r = 0.96) | N/A |
Se observa que los sistemas de vanguardia basados en tokens ofrecen mayor precisión, detección de objetos y generalización, especialmente cuando se dispone de datos etiquetados limitados. Estas mejoras permiten alcanzar equilibrios competitivos entre precisión y latencia en numerosas aplicaciones.
Segmentación semántica
Se utiliza la segmentación semántica para etiquetar cada parte de una imagen. Los sistemas de visión basados en tokens hacen que esta tarea sea más precisa y estable. Los métodos TokenMix de doble rama, como D1 y D3, muestran puntuaciones mIoU más altas que otros diseños, incluso con menos imágenes etiquetadas. La siguiente tabla muestra el rendimiento de estos métodos en el benchmark Pascal VOC 2012:
| Diseño de rama / Método | 732 etiquetas mIoU | 366 etiquetas mIoU | 183 etiquetas mIoU | 92 etiquetas mIoU |
|---|---|---|---|---|
| Mezcla de tokens duales (D1) | 77.07 | 76.22 | 75.50 | 71.48 |
| TokenMix y Dropout Divergent (D2) | 77.18 | 75.58 | 74.51 | 70.09 |
| Mezcla de tokens dual con deserción (D3) | 77.35 | 76.12 | 75.40 | 72.90 |
| Mezcla de tokens dual y deserción simple (D4) | 77.28 | 75.77 | 75.34 | 70.41 |
También puede mejorar los resultados ajustando los hiperparámetros. Por ejemplo, un umbral de confianza de 0.95 y un alto factor de decaimiento de momento le brindan las mejores puntuaciones de mIoU con solo 92 etiquetas. Los sistemas basados en tokens funcionan bien con modelos de vanguardia como Swin Transformer y SegFormer-B5. Obtendrá mejores límites de objetos y resultados más estables en imágenes del mundo real. Esto hace que la segmentación semántica sea más potente y confiable para sus proyectos.
Aplicaciones del mundo real
Usos industriales y de fabricación
Los sistemas de visión artificial con fichas marcan una gran diferencia en fábricas y almacenes. Estos sistemas ayudan a clasificar monedas, escanear códigos de barras y guiar robots con alta velocidad y precisión. Muchas empresas los utilizan para manipular miles de piezas cada hora. Permiten reducir los costes laborales y, al mismo tiempo, mejorar el control de calidad.
A continuación se muestra una tabla que muestra cómo estos sistemas mejoran el rendimiento industrial:
| Métrica/Ejemplo | Descripción / Valor |
|---|---|
| Mejora de la precisión de la clasificación | Aumento del 20% respecto a los algoritmos tradicionales |
| Piezas manipuladas por hora por robots | Hasta 10,000 partes |
| Reducción de la mano de obra para garantizar la calidad | Reducción de alrededor del 50% |
| Eficiencia en la selección robótica de piezas | Aumento de más del 40% |
| Precisión de lectura de códigos de barras | Hasta un 30% más que los escáneres tradicionales |
| Reducción de errores de clasificación | 25% menos errores |
| Precisión de lectura de códigos de barras de alta densidad | 98% de tasa de precisión |
| Ejemplos de empresas del mundo real | Siemens, Tyson Foods, Toyota, Walmart, Amazon, Pfizer |
También puedes ver estas mejoras en el gráfico siguiente:
Consejo: Al utilizar sistemas basados en tokens, se obtiene una clasificación más rápida y se cometen menos errores, incluso en entornos difíciles con reflejos o poca iluminación.
Reconocimiento de defectos
Puede utilizar sistemas de visión artificial con tokens para detectar defectos en los productos Con alta precisión. Estos sistemas le ayudan a detectar defectos pequeños, medianos y grandes que los sistemas antiguos podrían pasar por alto. Obtendrá mejores resultados porque el sistema aprende de cada imagen y se adapta a nuevos tipos de defectos.
La siguiente tabla muestra cómo funcionan los diferentes módulos en el reconocimiento de defectos:
| Módulo | Precisión de pequeños defectos | Precisión de defectos medianos | Precisión de defectos grandes | Precisión de muestra normal | Precisión general |
|---|---|---|---|---|---|
| Línea base (LLaVA-1.6) | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 16.1% | 76.9% |
| AnyRes (Afinación fina) | 90.9% | 81.0% | 65.7% | 82.9% | 79.8% |
| EG-RoI (Afinación fina) | 95.5% | 94.1% | 81.8% | 72.8% | 85.0% |
Puede confiar en estos sistemas para mantener su línea de producción funcionando sin problemas. Le ayudan a detectar problemas a tiempo y a reducir el desperdicio.
Integración de API Gateway
Puede conectar sistemas de visión artificial con tokens a puertas de enlace API y dispositivos de borde para procesamiento en tiempo real. Esta configuración le permite enviar imágenes desde las cámaras directamente al sistema de visión. Obtendrá retroalimentación instantánea y decisiones rápidas. Por ejemplo, puede usar el reconocimiento de imágenes para clasificar productos o detectar defectos en cuanto aparecen en la línea de producción.
Muchas fábricas utilizan dispositivos de borde para procesar imágenes cerca del lugar donde se recopilan. Esto reduce los retrasos y mantiene la seguridad de los datos. También puede escalar su sistema fácilmente añadiendo más dispositivos o conectándose a servicios en la nube mediante API.
Nota: La integración en tiempo real le ayuda a responder rápidamente a los cambios. Mejora la eficiencia y mantiene la flexibilidad de sus operaciones.
Ahora comprende cómo un sistema de visión artificial con token le ayuda a procesar imágenes con mayor rapidez y precisión.
- Se observan mejores resultados en fábricas, control de calidad y tareas en tiempo real.
- Utiliza menos potencia informática y toma decisiones más inteligentes.
¡Mantén la curiosidad! Cada año aparecen nuevos avances en visión artificial. Puedes seguirlos para mantener tus habilidades al día y que tus proyectos sean exitosos.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es el principal beneficio de utilizar tokens en visión artificial?
Te concentras en las partes importantes de una imagen. Los tokens te ayudan. procesar imágenes más rápido Y con mayor precisión. Utiliza menos potencia de procesamiento y obtiene resultados más inteligentes.
¿Es posible utilizar sistemas de visión artificial con tokens con cámaras más antiguas?
Sí, puedes. La mayoría de los sistemas funcionan con formatos de imagen estándar. No necesitas cámaras especiales. Solo tienes que conectar tu cámara al sistema de visión.
¿Cómo gestionan la privacidad los sistemas de visión artificial con tokens?
Los sistemas de tokens suelen procesar imágenes en dispositivos locales. Mantiene sus datos seguros y privados. No necesita enviar imágenes a la nube a menos que lo desee.
¿Es difícil configurar modelos basados en tokens?
Muchos sistemas son fáciles de instalar. La mayoría vienen con guías y soportePuedes comenzar con la configuración básica y ajustarla a medida que aprendas más.
¿Dónde se pueden utilizar sistemas de visión artificial con tokens fuera de las fábricas?
- Puedes utilizarlos en:
- Tiendas minoristas para monitoreo de estanterías
- Hospitales para imágenes médicas
- Fincas para inspección de cultivos
- Ciudades inteligentes para el análisis del tráfico
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