Generador de descripciones de imágenes utilizando aprendizaje profundo

Este proyecto presenta un generador de descripciones de imágenes basado en aprendizaje profundo, fusionando visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. Aprovechando redes neuronales convolucionales (CNN) preentrenadas como InceptionV3 y redes neuronales recurrentes (RNN), el modelo extrae características de las imágenes y genera descripciones coherentes. Usando conjuntos de datos como MS COCO, el sistema se entrena para mapear características de imágenes a descripciones correspondientes. La arquitectura del modelo incorpora incrustaciones, capas LSTM y capas densas, optimizando parámetros con pérdida de entropía cruzada categórica durante el entrenamiento. El modelo resultante puede generar descripciones significativas para nuevas imágenes, mostrando la sinergia entre la comprensión visual y la generación de lenguaje en el ámbito de aplicaciones multimedia. El generador de descripciones de imágenes propuesto muestra la fusión de capacidades de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. Usar técnicas de aprendizaje profundo, específicamente CNN y RNN preentrenadas, permite crear un modelo capaz de generar descripciones contextualmente relevantes para una amplia gama de imágenes. Este trabajo contribuye al paisaje en evolución de las aplicaciones multimedia, mostrando el potencial del aprendizaje profundo en comprender y generar descripciones humanas de contenido visual.