Parámetros stride y padding en convoluciones de imágenes

Las convoluciones son herramientas clave para destacar características específicas en las imágenes, como bordes, texturas y patrones complejos. Mediante núcleos o kernels específicos, podemos manipular las imágenes originales para enfatizar detalles importantes que serían difíciles de observar directamente.

¿Qué son las convoluciones y cómo funcionan?

Una convolución es un proceso que implica seleccionar un valor de píxel en una imagen y multiplicarlo por un núcleo o kernel específico. Este método permite destacar detalles en la imagen como patrones o bordes específicos mediante la suma de productos puntuales de diferentes regiones locales de la imagen original. Este procesamiento se puede manejar fácilmente usando herramientas como Google Colab, que permiten elegir recursos como GPU o CPU según disponibilidad.

¿Cuáles son los ejemplos típicos para practicar convoluciones?

Algunos ejemplos útiles para practicar cómo usar convoluciones son:

• Una imagen sintética que muestre un gradiente horizontal que va del negro al blanco.
• La imagen de una letra específica, por ejemplo, la letra "p".
• Imágenes propias o logos, como el logo de Platzi o radiografías.

Cargar estas imágenes en tu entorno de trabajo es tan sencillo como arrastrar el archivo a Google Colab y copiar la ruta generada en tu código.

¿Qué parámetros básicos definen una convolución?

La realización efectiva de convoluciones depende de parámetros específicos que definen sus resultados:

• Kernel: sostiene la información numérica usada para modificar los valores de los píxeles originales.
• Stride: se refiere al paso dado en la imagen durante el cálculo de la convolución; se puede realizar consecutivamente píxel por píxel o saltando ciertos píxeles para agilizar el proceso.
• Padding: método que añade relleno artificial con valores de cero alrededor de los bordes de una imagen original para mantener su forma tras la convolución.

Al modificar estos parámetros, puedes observar diferentes resultados interesantes como deformaciones en la imagen o mayor énfasis en ciertas características difíciles de distinguir originalmente.

¿Qué ocurre al utilizar distintos filtros y canales en las convoluciones?

Cuando se aplican distintos filtros sobre imágenes con convoluciones, cada filtro está compuesto por un núcleo o kernel específico que destacará diferentes tipos de detalles visuales. Por ejemplo, un filtro que resalte los bordes verticales revelará características opuestas, mostrando bordes horizontales y viceversa. Esto no implica errores, simplemente refleja la manera en que el kernel opera sobre la imagen. Puedes también combinar filtros verticales y horizontales simultáneamente para abarcar múltiples características en una sola ejecución.

Finalmente, un aspecto importante del empleo de convoluciones es la visualización separada o combinada de canales de color (rojo, verde, azul) o la conversión de imágenes a escalas de grises para un análisis más específico según el objetivo del estudio visual planteado.

¿Tienes alguna experiencia previa usando convoluciones? ¡Comparte tus comentarios o dudas!