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Recomposición dinámica bidireccional de datos para la segmentación eficiente de basura en carreteras en aprendizaje

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|February 4, 2026
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Resumen

Este estudio presenta la Recomposición Dinámica Bidireccional de Datos (DBDR) para mejorar la segmentación de basura en carreteras utilizando aprendizaje semisupervisado (SSL). DBDR mejora el rendimiento del modelo al equilibrar dinámicamente los datos etiquetados y no etiquetados, superando las limitaciones de anotación en la gestión de residuos urbanos.

Palabras clave:
Aprendizaje profundoSegmentación de basuraSegmentación semánticaAprendizaje semisupervisado

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Área de la Ciencia:

  • Visión por Computadora
  • Aprendizaje Automático
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • Las redes neuronales profundas (DNN) son efectivas para la segmentación de basura en carreteras, pero requieren anotaciones costosas a nivel de píxel.
  • El equilibrio entre los costos de anotación y la precisión de la segmentación es crucial para una gestión eficiente de los residuos urbanos.
  • El aprendizaje semisupervisado (SSL) aprovecha los datos no etiquetados para reducir la dependencia de la anotación, pero lucha con la diversidad de datos bajo un desequilibrio extremo de anotaciones.

Objetivo del estudio:

  • Abordar el estancamiento de la representación en SSL para la segmentación de basura en carreteras causado por datos etiquetados escasos y no diversos.
  • Introducir un mecanismo novedoso, la Recomposición Dinámica Bidireccional de Datos (DBDR), para mejorar el rendimiento de SSL optimizando la interacción de los datos.
  • Mejorar la viabilidad económica de las tecnologías de gestión de residuos en ciudades inteligentes.

Principales métodos:

  • Desarrollo del mecanismo de Recomposición Dinámica Bidireccional de Datos (DBDR) para SSL.
  • Integración de datos etiquetados en flujos no etiquetados según los niveles de confianza durante el entrenamiento temprano.
  • Utilización de una cola de memoria dinámica y doble validación para la transferencia de conocimiento de datos no etiquetados a etiquetados durante el entrenamiento medio.
  • Garantía de la compatibilidad de DBDR con los marcos SSL convencionales existentes.

Principales resultados:

  • DBDR mejoró significativamente el rendimiento en un conjunto de datos real de basura en carreteras en comparación con cinco modelos de referencia de vanguardia.
  • Los experimentos de ablación confirmaron la efectividad de DBDR en la segmentación de objetivos desafiantes y visualmente similares como plástico y papel.
  • El método demostró una mejor explotación de la información de los datos y superó el estancamiento del rendimiento del modelo.

Conclusiones:

  • DBDR resuelve eficazmente el estancamiento de la representación en SSL bajo un desequilibrio extremo de anotaciones.
  • El mecanismo propuesto ofrece una mejora significativa del rendimiento para la segmentación de basura en carreteras.
  • DBDR presenta una solución económicamente viable para avanzar en la infraestructura de gestión de residuos de ciudades inteligentes.