Microsoft Research se ha coronado en la competición ImageNet sobre reconocimiento de imágenes, contra unos competidores a la altura.

Este año se ha celebrado la sexta edición de la competición ImageNet, un desafío que pone a prueba la tecnología y los algoritmos de empresas como Google, Microsoft, Intel, Qualcomm y de muchos otros equipos de investigación independientes y universidades.

La competición consiste en localizar y clasificar todo tipo de objetos en 100.000 fotografías sacadas de servicios variados, como Flickr o los resultados de motores de búsqueda.

Microsoft consigue el mínimo error de localización y clasificación

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Así, deben tratar de conseguir el mínimo porcentaje de error en decenas de categorías de lo más variadas, desde juguetes a animales, pasando por todo tipo de objetos como módems, iPods y hasta tipos de construcciones.

La tecnología desarrollada en Microsoft Research por Jian Sun y su equipo consiguió ser la más acertada, con un porcentaje de error del 3,5% clasificando y un 9% de fallo en la localización de los objetos.

Se basa en redes neuronales profundas

Como explica Jian en el blog oficial de Microsoft, su sistema de reconocimiento de imágenes se basa en las redes neuronales profundas para “entrenar” a las máquinas a reconocer qué hay en las imágenes, la tecnología se llama “Deep Residual Learning for Image Recognition” y aseguran que pronto darán una explicación extendida de su funcionamiento.

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Es curioso que hasta ellos mismos parecen sorprendidos por su potencia y acierto, pero gracias a él Microsoft Research se llevó el primer puesto en las tres categorías: clasificación, localización y detección.

No es la primera vez que leemos algo sobre sistemas de reconocimiento de Microsoft, hace poco vimos su webs que “acertaban” tu edad por una imagen, parecidos con otras personas e incluso tus sentimientos a partir de una foto.