En el dinámico mundo del análisis de video e imagen, las empresas enfrentan desafíos complejos al intentar identificar objetos no incluidos en el conjunto de entrenamiento de sus modelos. Este reto surge en escenarios donde aparecen constantemente objetos nuevos o desconocidos, como marcas emergentes en contenido generado por usuarios o variaciones visuales en videos de influencers. En este contexto, los vehículos autónomos, anunciantes y sistemas de manufactura también se ven en la necesidad de reconocer elementos inesperados sin etiquetas previas.
Los modelos tradicionales de detección de objetos, conocidos como detección de objetos de conjunto cerrado (CSOD), solo reconocen categorías predefinidas, lo que limita su aplicabilidad en entornos reales. Aquí es donde entra en juego la detección de objetos de conjunto abierto (OSOD), capaz de identificar tanto objetos conocidos como aquellos nuevos, gracias a su flexibilidad en la entrada de indicaciones, que van desde nombres hasta descripciones amplias.
Amazon Bedrock Data Automation ha surgido como un servicio en la nube que mejora la comprensión de contenido no estructurado, como videos. Este servicio ofrece herramientas avanzadas, como la segmentación de capítulos y detección de texto a nivel de fotograma. Sin embargo, su característica más innovadora es la funcionalidad OSOD, que permite detectar objetos en cada fotograma, produciendo resultados precisos con las coordenadas y etiquetas de los objetos identificados.
La capacidad de personalizar los resultados, como el filtrado por niveles de confianza, amplía las posibilidades de uso. Por ejemplo, los anunciantes pueden realizar pruebas A/B para optimizar estrategias publicitarias, mientras que en seguridad doméstica se pueden implementar modelos para asegurar el entorno. Además, la función de detección basada en texto permite editar o reemplazar objetos en videos con precisión, reduciendo la necesidad de trabajo manual intensivo.
OSOD, dentro de Amazon Bedrock Data Automation, representa un avance significativo para la extracción de información procesable de videos. Proporciona a las industrias herramientas para implementar análisis de video inteligentes, mejorando la comprensión y reduciendo la necesidad de intervenciones manuales complicadas. Esto convierte a OSOD en un recurso indispensable para aplicaciones del mundo real.
