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En este tutorial, el enfoque está en la segmentación de imágenes y las funciones de pérdida asociadas. La segmentación de imágenes es un concepto clave en la visión por computadora, similar a un problema de clasificación donde el objetivo es clasificar cada píxel en una imagen. Por ejemplo, para detectar un gato dentro de una imagen, cada píxel debe ser clasificado como parte del primer plano (el gato) o del fondo. Esta tarea se complica por la alta dimensionalidad de las imágenes, que pueden contener alrededor de 10,000 píxeles. Un desafío significativo en la segmentación de imágenes es la naturaleza desequilibrada del problema de clasificación, ya que a menudo hay muchos más píxeles de fondo que de primer plano, lo que hace crucial segmentar efectivamente el objeto deseado.
