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Resumen ejecutivo: Este artículo compara seis extractores de características basados en deep learning para tareas de recuperación de imágenes por contenido CBIR, abarcando enfoques auto-supervisados y supervisados. Se analizan DINOv1, DINOv2 y DreamSim como modelos auto-supervisados preentrenados en ImageNet, y se contrastan con SwinTransformer y dos variantes de ResNet50, una entrenada en RadImageNet y otra en renderizados de geometría fractal. El objetivo es mostrar cómo la elección del backbone, los datos de entrenamiento y las estrategias de preentrenamiento afectan el rendimiento en dominios médicos y sintéticos.
Modelos evaluados: DINOv1 y DINOv2 destacan por aprender representaciones robustas sin etiquetas, favoreciendo invariancia y transferibilidad entre dominios cuando las tareas requieren comprensión semántica general. DreamSim combina técnicas de auto-supervisión con objetivos que promueven similitud de características a gran escala, resultando especialmente competitivo en escenas sintéticas y datos con variaciones estilísticas. SwinTransformer aporta arquitectura de atención jerárquica que mejora la resolución espacial y la captura de contextos locales y globales, siendo fuerte en imágenes médicas con estructuras complejas. Las dos ResNet50 muestran comportamientos distintos según datos: la variante entrenada en RadImageNet está especializada en patrones radiológicos y mejora la recuperación en tareas médicas, mientras que la entrenada en renderizados fractales muestra mayor capacidad de generalización en texturas sintéticas y patrones no naturales.
Metodología y métricas: La comparación se basa en extracción de descriptores globales y locales, evaluación de precisión a k, recuperación por mAP y análisis de embeddings mediante tSNE y UMAP para visualizar separación de clases. Además se consideraron tiempos de inferencia, memoria GPU y sensibilidad a ruido y transformaciones geométricas, aspectos clave para desplegar soluciones CBIR en entornos clínicos o industriales.
Resultados principales: Para conjuntos médicos con señales y artefactos propios de imágenes radiológicas, la ResNet50 preentrenada en RadImageNet suele ofrecer la mejor precisión y estabilidad. En dominios sintéticos o con estilos artísticos pronunciados, DreamSim y las versiones DINO muestran mayor robustez y transferencia. SwinTransformer equilibra precisión y capacidad de generalización, siendo una buena opción cuando la resolución espacial y el contexto son críticos. La ResNet50 entrenada en fractales aporta diversidad y mejora la recuperación en texturas complejas, aunque puede perder frente a modelos auto-supervisados en tareas semánticas generales.
Impacto del preentrenamiento y los datos de entrenamiento: Los modelos auto-supervisados preentrenados en ImageNet capturan representaciones útiles sin necesidad de etiquetas, lo que facilita su adaptación a dominios nuevos con fine tuning mínimo. Sin embargo, el preentrenamiento en datos específicos del dominio, como RadImageNet para imágenes médicas, aporta ventajas significativas en rendimiento y fiabilidad clínica. El uso de datos sintéticos o renderizados fractales puede complementar conjuntos reales para mejorar la robustez ante variaciones de textura y estilo.
Recomendaciones prácticas: Para proyectos CBIR médicos se recomienda comenzar con una ResNet50 entrenada en RadImageNet o combinarla con un modelo auto-supervisado como DINOv2 para enriquecer las representaciones. Para aplicaciones industriales o creativas, DreamSim y DINOv2 ofrecen buena transferencia. Si la prioridad es el contexto espacial y la segmentación implícita, SwinTransformer es una elección sólida. Considerar además pipelines híbridos que fusionen embeddings de diferentes backbones para mejorar recall sin sacrificar precisión.
Consideraciones de despliegue: Evaluar latencia e infraestructura al elegir el extractor. Para inferencia en edge o en dispositivos con limitaciones, optar por variantes optimizadas de ResNet50 o por cuantización y pruning. En entornos cloud, aprovechar servicios gestionados y aceleradores GPU para reducir tiempos de consulta CBIR y escalar búsquedas por similitud a grandes colecciones.
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Conclusión: La elección del extractor de características influye decisivamente en la efectividad de un sistema CBIR. No existe un modelo universal; la combinación de preentrenamiento en datos relevantes, métodos auto-supervisados y arquitecturas modernas como los transformadores suele ofrecer el mejor balance entre precisión y generalización. En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas en la selección, personalización e integración de estas tecnologías para maximizar el valor de sus activos visuales.
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