Recuperación de imágenes basada en dibujos con color mediante aprendizaje auto-supervisado

Abstract

La recuperación de imágenes basada en dibujos es un problema en el contexto de búsqueda de imágenes y en el que hay un gran interés. Los dibujos son una forma natural de expresión para los seres humanos, mucho más que una descripción de una imagen. La irrupción en los últimos años de la tecnología de inteligencia artificial, ha permitido que varios problemas que antes se pensaba no eran posibles de resolver, ahora su solución se este convirtiendo en una realidad. En este contexto se encuentra la presente memoria. La mayor parte de los trabajos hechos en este problema han sido con entrenamiento supervisado, lo que provoca problema de generalización de la red, haciendo que sea difícil para las redes discriminar dibujos que no hayan sido vistos en su entrenamiento. Por lo que en el presente trabajo se continuó con la investigación de entrenamientos auto-supervisados, esperando que las redes resultantes tuviesen mejor generalización que las obtenidas con entrenamientos supervisados. Para esto sé probo con varias técnicas para mejorar la eficiencia del estado del arte, para encontrar cuál era el mejor camino para seguir con la investigación. Finalmente, se propuso un método que resultó ser el más prometedor, el filtro Random liquify que logró mejorar los resultados del problema de búsqueda de imágenes con color y sin color. Por último, se concluye explicando por qué se obtuvieron los resultados observados y comentando sobre los futuros investigaciones que se podrían llevar a cabo en este problema.