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GPU en Reconocimiento para aplicar efectos 3D

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GPU en Reconocimiento para aplicar efectos 3D

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Nvidia ha desvelado su tecnologías RTX Broadcast Engine, un sistema publicado en forma de SDK que se orienta a aplicaciones para streamers y transmisión de contenido en general aprovechando la potencia de cálculo y de tareas de IA de las gráficas NVIDIA GeForce RTX.

El RTX Broadcast Engine permite aplicar distintos efectos 3D a tiempo real a las transmisiones de la webcam de todo aquel que quieran transmitir juegos junto a su imagen, por ejemplo se puede eliminar el fondo para colocar cualquier escena o lugar virtual, todo ello sin necesidad de una webcam específica y sin métodos de edición tradicionales.

Hay tres funciones principales nuevas en este SDK:

RTX Greenscreener: esta tecnología utiliza la inteligencia artificial acelerada por las gráficas RTX para detectar al usuario que se graba con una webcam y aislar el fondo de la misma manera que las pantallas verdes que se suelen utilizar en cine o los propios streamers para poner otros fondos o lugares. Con esta tecnología no será necesario recurrir a estos trucos, ya que el sistema detectará a los humanos y los separará del fondo para poder añadir cualquier fondo virtual.

RTX AR: En este caso tenemos un sistema de reconocimiento facial y de gestos de la cara junto con detección de movimiento de ojos y boca para poder crear un modelo tridimensional a tiempo real y aplicar efectos de realidad aumentada directamente utilizando una cámara web convencional.

RTX Sytle Filters. Se trata de cambiar el estilo y filtros aplicados a la imagen, por ejemplo, podemos hacer que lo que capte nuestra webcam nos muestre como pintados en acuarela o con figuras geométricas.

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NVIDIA RTX Broadcast Engine permitirá a los streamers con gráficas RTX aplicar efectos 3D con IA

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Nvidia ha desvelado su tecnologías RTX Broadcast Engine, un sistema publicado en forma de SDK que se orienta a aplicaciones para streamers y transmisión de contenido en general aprovechando la potencia de cálculo y de tareas de IA de las gráficas NVIDIA GeForce RTX.

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Conclusiones y Perspectivas Futuras

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Aplicaciones en la Visión por Computadora

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Aceleración del Aprendizaje Profundo

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El Rol Fundamental de las GPUs

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Introducción

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Las unidades GPU han demostrado ser un activo inestimable en el procesamiento de escenas y el reconocimiento de imágenes. Su capacidad para realizar cálculos masivos en paralelo ha permitido avances significativos en la visión por computadora, la medicina diagnóstica, el entretenimiento y más. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos una mayor integración de las GPUs en una variedad de aplicaciones, así como la optimización de algoritmos para aprovechar al máximo su potencial.

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El aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial, ha experimentado un crecimiento exponencial en gran parte gracias al poder de las GPUs. Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), son altamente efectivos en la identificación de patrones en imágenes, lo que resulta en una precisión sobresaliente en tareas de reconocimiento de objetos, segmentación de imágenes y más. Sin embargo, estos modelos requieren un gran número de cálculos matriciales, lo que es una tarea ideal para las GPUs, que pueden realizar estas operaciones en paralelo, acelerando enormemente el proceso de entrenamiento y evaluación de modelos.

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La visión por computadora implica la interpretación de información visual por parte de las computadoras, y aquí es donde las GPUs han desempeñado un papel crucial. Al aplicar algoritmos de procesamiento de imágenes y técnicas de aprendizaje profundo, las GPUs pueden identificar objetos, detectar patrones y realizar tareas como seguimiento de objetos y reconocimiento facial. Estas tareas solían ser computacionalmente costosas, pero las GPUs han permitido un procesamiento rápido y en tiempo real, lo que resulta en aplicaciones prácticas como sistemas de seguridad, detección de fraudes y vehículos autónomos.

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Las GPUs son paralelas por naturaleza, lo que significa que pueden realizar múltiples operaciones en paralelo, lo que las hace ideales para procesar grandes cantidades de datos en paralelo, como imágenes y vídeos. A diferencia de las unidades de procesamiento central (CPU), que están diseñadas para realizar tareas generales y secuenciales, las GPUs están diseñadas específicamente para el procesamiento masivo de datos en paralelo. Esto las convierte en herramientas esenciales para tareas intensivas en cálculos, como el procesamiento de imágenes.

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En la era actual, el procesamiento de información visual ha experimentado un avance significativo gracias a las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés). Estas unidades, originalmente diseñadas para la renderización de gráficos en videojuegos y aplicaciones multimedia, han encontrado una amplia gama de aplicaciones en campos como la visión por computadora, el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo.