Pixel Loss — Criterio de reducción de diferencias entre píxeles de imágenes predichas y reales

Pixel Loss es una función de pérdida que calcula directamente la diferencia entre los píxeles de una imagen predicha y una imagen de referencia para minimizar el error durante el entrenamiento. Se utiliza como criterio fundamental en tareas como reconstrucción de imágenes, restauración y super resolución, ya que permite medir de forma directa qué tan cerca está la salida del modelo respecto a la imagen objetivo desde una perspectiva numérica.

07/28/2026

Upsampling — Método para ampliar un mapa de características reducido y restaurar la resolución espacial

Upsampling es una operación que vuelve a aumentar el alto y el ancho de un mapa de características que se redujo mediante downsampling, con el fin de restaurar la resolución espacial. Es especialmente importante en tareas que requieren detalle posicional fino, como la segmentación semántica, la generación de imágenes y la super-resolution.

12/20/2025

Upsampling Aprendible — Cómo aumentar la resolución con operaciones aprendidas

Upsampling aprendible es una técnica que convierte un mapa de características o una imagen de baja resolución en una versión de mayor resolución usando parámetros aprendidos para reconstruir patrones espaciales, en lugar de aplicar una regla fija de interpolación. Por eso no se trata solo de agrandar una imagen: es un proceso de reconstrucción aprendido que genera una estructura de alta resolución más verosímil a partir de información parcial o degradada.

04/04/2026