Análisis de técnicas de aumento de datos y entrenamiento en YOLOv3 para detección de objetos en imágenes RGB y TIR del UMA-SAR Dataset

Abstract

El uso de imágenes de los espectros visible (RGB) e infrarrojo térmico (TIR) para la detección de objetos puede resultar crucial en aplicaciones donde las condiciones de visibilidad están limitadas, como la robótica para búsqueda y rescate en catástrofes. Para ello resulta beneficioso analizar cómo las técnicas de aprendizaje profundo basadas en redes neuronales convolucionales (CNN) pueden aplicarse a ambas modalidades. En este artículo se analizan diferentes configuraciones y parámetros para el entrenamiento de CNN tanto para imágenes térmicas como para imágenes equivalentes del espectro visible. En concreto, se aborda el problema del sobre-entrenamiento para determinar una configuración eficaz de técnicas de aumento de datos y parada temprana. El caso de estudio se ha realizado con la red de código abierto YOLOv3, pre-entrenada con el dataset RGB COCO y optimizada (o re-entrenada) con el conjunto público de datos UMA-SAR dataset, que incluye pares de imágenes RGB y TIR obtenidas en ejercicios realistas de rescate.