Codificador-Decodificador
Una arquitectura de red neuronal que consiste en un codificador que comprime la entrada en una representación latente compacta y un decodificador que reconstruye la salida deseada a partir de esa representación.
La arquitectura Codificador-Decodificador es una red de dos etapas donde un codificador comprime la entrada en una representación de características de baja dimensión y un decodificador reconstruye la salida objetivo. En visión por computadora, este patrón sustenta la segmentación semántica, la superresolución y la traducción imagen a imagen.
El codificador aplica convolución y pooling repetidos, reduciendo la resolución espacial mientras aumenta la profundidad de canales. Una entrada de 256x256x3 podría comprimirse a 8x8x512. El decodificador invierte esto usando convoluciones transpuestas o upsampling bilineal, restaurando las dimensiones espaciales para la salida final.
- U-Net: Añade conexiones de salto desde cada etapa del codificador a la etapa correspondiente del decodificador, preservando detalles espaciales finos perdidos durante la compresión. Diseñado para la segmentación de imágenes biomédicas
- SegNet: Reutiliza los índices de max-pooling del codificador durante el upsampling del decodificador, reduciendo parámetros
- Cuello de botella: La unión entre codificador y decodificador tiene la resolución espacial más baja, codificando contexto global sobre toda la entrada
Algunas configuraciones usan como codificador ResNet o VGG preentrenados en ImageNet mediante transferencia de aprendizaje. El diseño del decodificador influye en la resolución y la precisión de la salida.