# Imágenes

Para todas las aplicaciones de visión artificial, ya sean tradicionales o de aprendizaje profundo, la calidad y el contraste alto de las imágenes son clave. En las aplicaciones de ViDi, las imágenes son la entrada principal, y las que se usen para entrenar la herramienta determinarán su éxito. Además, las imágenes utilizadas para entrenar la herramienta deben ser las mismas que las que se esperen encontrar durante la implementación de la herramienta. Por lo tanto, cuanto más coherentes y representativas sean las imágenes durante el entrenamiento, mejor funcionará la herramienta durante la implementación.

También es importante recordar que ViDi y la capacidad de aprendizaje profundo no podrán compensar una mala calidad de la imagen. Se aplica el principio GIGO: “si entra basura, sale basura”. La calidad de la entrada influirá directamente en la calidad del resultado que ViDi es capaz de lograr.

Nota: Una secuencia de herramientas comparte una base de datos común de imágenes, pero cada herramienta tiene su propia información sobre vistas y etiquetado.