Comprensione dei passaggi chiave in un progetto di computer vision

Introduzione

La visione artificiale è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che aiuta i computer a vedere e comprendere il mondo come fanno gli umani. Elabora e analizza immagini o video per estrarre informazioni, riconoscere modelli e prendere decisioni basate su tali dati.

Guarda: Come fare Visione artificiale Progetti | Una guida passo-passo

Le tecniche di visione artificiale come il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini e la segmentazione di istanze possono essere applicate in vari settori, dalla guida autonoma all'imaging medicale per ottenere preziose informazioni.

Lavorare ai propri progetti di computer vision è un ottimo modo per comprendere e conoscere meglio la computer vision. Tuttavia, un progetto di computer vision può consistere in molti passaggi e all'inizio potrebbe sembrare confuso. Al termine di questa guida, avrai familiarità con i passaggi coinvolti in un progetto di computer vision. Esamineremo tutto dall'inizio alla fine di un progetto, spiegando perché ogni parte è importante. Iniziamo e facciamo diventare il tuo progetto di computer vision un successo!

Panoramica di un progetto di Computer Vision

Prima di discutere i dettagli di ogni fase coinvolta in un progetto di computer vision, esaminiamo il processo complessivo. Se iniziassi un progetto di computer vision oggi, faresti i seguenti passaggi:

• La tua prima priorità dovrebbe essere quella di comprendere i requisiti del tuo progetto.
• Quindi, dovrai raccogliere ed etichettare accuratamente le immagini che aiuteranno ad addestrare il tuo modello.
• Successivamente, puliresti i tuoi dati e applicheresti tecniche di aumento per prepararli per il training del modello.
• Dopo l'addestramento del modello, è necessario testare e valutare a fondo il modello per assicurarsi che funzioni in modo coerente in diverse condizioni.
• Infine, distribuiresti il tuo modello nel mondo reale e lo aggiorneresti in base a nuove informazioni e feedback.

Ora che sappiamo cosa aspettarci, tuffiamoci subito nei passaggi e facciamo avanzare il tuo progetto.

Passaggio 1: Definizione degli obiettivi del tuo progetto

Il primo passo in qualsiasi progetto di computer vision è definire chiaramente il problema che si sta cercando di risolvere. Conoscere l'obiettivo finale aiuta a iniziare a costruire una soluzione. Questo è particolarmente vero quando si tratta di computer vision perché l'obiettivo del tuo progetto influenzerà direttamente quale attività di computer vision devi concentrarti.

Ecco alcuni esempi di obiettivi di progetto e delle attività di computer vision che possono essere utilizzate per raggiungere questi obiettivi:

• Obiettivo: Sviluppare un sistema in grado di monitorare e gestire il flusso di diversi tipi di veicoli sulle autostrade, migliorando la gestione del traffico e la sicurezza.

  • Task di Computer Vision: Il rilevamento di oggetti è ideale per il monitoraggio del traffico perché localizza e identifica in modo efficiente più veicoli. È meno impegnativo dal punto di vista computazionale rispetto alla segmentazione delle immagini, che fornisce dettagli non necessari per questo compito, garantendo un'analisi più rapida e in tempo reale.

• Obiettivo: Sviluppare uno strumento che assista i radiologi fornendo contorni precisi a livello di pixel dei tumori nelle scansioni di imaging medicale.

  • Task di Computer Vision: La segmentazione delle immagini è adatta all'imaging medicale perché fornisce confini accurati e dettagliati dei tumori, che sono cruciali per valutare le dimensioni, la forma e la pianificazione del trattamento.

• Obiettivo: Creare un sistema digitale che classifichi vari documenti (ad esempio, fatture, ricevute, documenti legali) per migliorare l'efficienza organizzativa e il recupero dei documenti.

  • Task di Computer Vision: La classificazione delle immagini è ideale in questo caso, poiché gestisce un documento alla volta, senza la necessità di considerare la posizione del documento nell'immagine. Questo approccio semplifica e accelera il processo di smistamento.

Passaggio 1.5: Selezione del modello e dell'approccio di addestramento giusti

Dopo aver compreso l'obiettivo del progetto e le attività di computer vision adatte, una parte essenziale della definizione dell'obiettivo del progetto è la selezione del modello giusto e dell'approccio di training.

A seconda dell'obiettivo, si può scegliere di selezionare il modello prima o dopo aver visto quali dati si è in grado di raccogliere nella Fase 2. Ad esempio, supponiamo che il tuo progetto dipenda fortemente dalla disponibilità di specifici tipi di dati. In tal caso, potrebbe essere più pratico raccogliere e analizzare i dati prima di selezionare un modello. D'altra parte, se hai una chiara comprensione dei requisiti del modello, puoi scegliere prima il modello e poi raccogliere i dati che si adattano a tali specifiche.

La scelta tra l'addestramento da zero o l'utilizzo del transfer learning influisce sulla preparazione dei dati. L'addestramento da zero richiede un set di dati diversificato per costruire la comprensione del modello dalle fondamenta. Il transfer learning, d'altra parte, consente di utilizzare un modello pre-addestrato e adattarlo con un set di dati più piccolo e specifico. Inoltre, la scelta di un modello specifico per l'addestramento determinerà il modo in cui è necessario preparare i dati, ad esempio ridimensionando le immagini o aggiungendo annotazioni, in base ai requisiti specifici del modello.

Nota: Quando si sceglie un modello, considerare la sua distribuzione per garantire compatibilità e prestazioni. Ad esempio, i modelli leggeri sono ideali per l'edge computing grazie alla loro efficienza su dispositivi con risorse limitate. Per saperne di più sui punti chiave relativi alla definizione del progetto, leggi la nostra guida sulla definizione degli obiettivi del tuo progetto e sulla selezione del modello giusto.

Prima di iniziare il lavoro pratico di un progetto di computer vision, è importante avere una chiara comprensione di questi dettagli. Ricontrolla di aver considerato quanto segue prima di passare al passaggio 2:

• Definisci chiaramente il problema che stai cercando di risolvere.
• Determina l'obiettivo finale del tuo progetto.
• Identificare la specifica attività di computer vision necessaria (ad esempio, object detection, classificazione delle immagini, image segmentation).
• Decidi se addestrare un modello da zero o utilizzare il transfer learning.
• Seleziona il modello appropriato per il tuo compito e le tue esigenze di implementazione.

Passaggio 2: Raccolta e annotazione dei dati

La qualità dei tuoi modelli di computer vision dipende dalla qualità del tuo dataset. Puoi raccogliere immagini da Internet, scattare le tue foto o utilizzare dataset preesistenti. Ecco alcune ottime risorse per scaricare dataset di alta qualità: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository e Kaggle Datasets.

Alcune librerie, come Ultralytics, forniscono un supporto integrato per vari dataset, rendendo più facile iniziare con dati di alta qualità. Queste librerie includono spesso utility per utilizzare dataset popolari senza problemi, il che può farti risparmiare molto tempo e fatica nelle fasi iniziali del tuo progetto.

Tuttavia, se scegli di raccogliere immagini o scattare le tue foto, dovrai annotare i tuoi dati. L'annotazione dei dati è il processo di etichettatura dei dati per trasmettere conoscenza al tuo modello. Il tipo di annotazione dei dati con cui lavorerai dipende dalla tua specifica tecnica di visione artificiale. Ecco alcuni esempi:

• Classificazione delle immagini: etichetterai l'intera immagine come una singola classe.
• Rilevamento di oggetti: Disegnerai bounding box attorno a ciascun oggetto nell'immagine ed etichetterai ogni box.
• Segmentazione delle immagini: Etichetterai ogni pixel nell'immagine in base all'oggetto a cui appartiene, creando confini dettagliati degli oggetti.

La raccolta e l'annotazione dei dati possono richiedere un notevole sforzo manuale. Gli strumenti di annotazione possono aiutare a semplificare questo processo. Ecco alcuni utili strumenti di annotazione open source: LabeI Studio, CVAT e Labelme.

Fase 3: Aumento dei dati e suddivisione del set di dati

Dopo aver raccolto e annotato i dati delle immagini, è importante dividere innanzitutto il set di dati in set di training, convalida e test prima di eseguire l'aumento dei dati. Dividere il set di dati prima dell'aumento è fondamentale per testare e convalidare il modello su dati originali e non alterati. Aiuta a valutare accuratamente quanto bene il modello si generalizza a dati nuovi e non visti.

Ecco come suddividere i dati:

• Set di addestramento: È la porzione più grande dei tuoi dati, in genere il 70-80% del totale, utilizzata per addestrare il tuo modello.
• Set di convalida: Di solito circa il 10-15% dei tuoi dati; questo set viene utilizzato per ottimizzare gli iperparametri e convalidare il modello durante l'addestramento, aiutando a prevenire l'overfitting.
• Set di test: Il restante 10-15% dei tuoi dati viene messo da parte come set di test. Viene utilizzato per valutare le prestazioni del modello su dati non visti dopo il completamento dell'addestramento.

Dopo aver suddiviso i dati, è possibile eseguire l'aumento dei dati applicando trasformazioni come la rotazione, il ridimensionamento e il ribaltamento delle immagini per aumentare artificialmente le dimensioni del set di dati. L'aumento dei dati rende il modello più robusto alle variazioni e ne migliora le prestazioni su immagini non viste.

Librerie come OpenCV, Albumentations e TensorFlow offrono funzioni di aumento dati flessibili che puoi utilizzare. Inoltre, alcune librerie, come Ultralytics, hanno impostazioni di aumento dati integrate direttamente nella loro funzione di addestramento del modello, semplificando il processo.

Per comprendere meglio i tuoi dati, puoi utilizzare strumenti come Matplotlib o Seaborn per visualizzare le immagini e analizzare la loro distribuzione e le loro caratteristiche. La visualizzazione dei dati aiuta a identificare modelli, anomalie e l'efficacia delle tue tecniche di aumento dei dati. Puoi anche utilizzare Ultralytics Explorer, uno strumento per esplorare dataset di computer vision con ricerca semantica, query SQL e ricerca di similarità vettoriale.

Comprendendo, suddividendo e aumentando correttamente i tuoi dati, puoi sviluppare un modello ben addestrato, convalidato e testato che funzioni bene nelle applicazioni del mondo reale.

Fase 4: Addestramento del modello

Una volta che il tuo set di dati è pronto per il training, puoi concentrarti sull'impostazione dell'ambiente necessario, sulla gestione dei tuoi set di dati e sull'addestramento del tuo modello.

Innanzitutto, dovrai assicurarti che il tuo ambiente sia configurato correttamente. In genere, questo include quanto segue:

• Installazione di librerie e framework essenziali come TensorFlow, PyTorch o Ultralytics.
• Se si utilizza una GPU, l'installazione di librerie come CUDA e cuDNN contribuirà ad abilitare l'accelerazione GPU e ad accelerare il processo di addestramento.

Quindi, puoi caricare i tuoi dataset di training e validazione nel tuo ambiente. Normalizza ed elabora i dati tramite il ridimensionamento, la conversione del formato o l'aumento. Con il modello selezionato, configura i layer e specifica gli iperparametri. Compila il modello impostando la funzione di perdita, l'ottimizzatore e le metriche di performance.

Librerie come Ultralytics semplificano il processo di addestramento. Puoi iniziare l'addestramento alimentando i dati nel modello con codice minimo. Queste librerie gestiscono automaticamente le regolazioni dei pesi, il backpropagation e la convalida. Offrono anche strumenti per monitorare i progressi e regolare facilmente gli iperparametri. Dopo l'addestramento, salva il modello e i suoi pesi con pochi comandi.

È importante tenere presente che una corretta gestione del set di dati è fondamentale per un addestramento efficiente. Utilizza il controllo della versione per i set di dati per tenere traccia delle modifiche e garantire la riproducibilità. Strumenti come DVC (Data Version Control) possono aiutare a gestire set di dati di grandi dimensioni.

Passo 5: Valutazione del modello e fine-tuning del modello

È importante valutare le prestazioni del tuo modello utilizzando varie metriche e perfezionarlo per migliorare l'accuratezza. La valutazione aiuta a identificare le aree in cui il modello eccelle e dove potrebbe aver bisogno di miglioramenti. La messa a punto assicura che il modello sia ottimizzato per le migliori prestazioni possibili.

• Metriche di performance: Utilizza metriche come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1 per valutare le prestazioni del tuo modello. Queste metriche forniscono informazioni su quanto bene il tuo modello sta facendo previsioni.
• Ottimizzazione degli iperparametri: Regola gli iperparametri per ottimizzare le prestazioni del modello. Tecniche come la ricerca a griglia o la ricerca casuale possono aiutare a trovare i migliori valori degli iperparametri.
• Fine-Tuning: Apporta piccole modifiche all'architettura del modello o al processo di addestramento per migliorarne le prestazioni. Ciò potrebbe comportare la modifica dei tassi di apprendimento, delle dimensioni dei batch o di altri parametri del modello.

Per una comprensione più approfondita della valutazione del modello e delle tecniche di fine-tuning, consulta la nostra guida agli approfondimenti sulla valutazione del modello.

Passo 6: Test del modello

In questo passaggio, puoi assicurarti che il tuo modello funzioni bene su dati completamente nuovi, confermando la sua preparazione per l'implementazione. La differenza tra il test del modello e la valutazione del modello è che si concentra sulla verifica delle prestazioni del modello finale piuttosto che sul miglioramento iterativo.

È importante testare e correggere a fondo eventuali problemi comuni che potrebbero sorgere. Testa il tuo modello su un set di dati di test separato che non è stato utilizzato durante l'addestramento o la convalida. Questo set di dati dovrebbe rappresentare scenari del mondo reale per garantire che le prestazioni del modello siano coerenti e affidabili.

Inoltre, affronta problemi comuni come l'overfitting, l'underfitting e la perdita di dati. Utilizza tecniche come la cross-validation e il rilevamento di anomalie per identificare e risolvere questi problemi. Per strategie di test complete, consulta la nostra guida ai test del modello.

Passo 7: Deployment del modello

Una volta che il modello è stato testato a fondo, è il momento di implementarlo. L'implementazione del modello implica rendere il modello disponibile per l'uso in un ambiente di produzione. Ecco i passaggi per implementare un modello di computer vision:

• Impostazione dell'ambiente: Configura l'infrastruttura necessaria per l'opzione di distribuzione scelta, sia essa basata su cloud (AWS, Google Cloud, Azure) o su edge (dispositivi locali, IoT).
• Esportazione del modello: Esporta il tuo modello nel formato appropriato (ad esempio, ONNX, TensorRT, CoreML per YOLO11) per garantire la compatibilità con la tua piattaforma di implementazione.
• Distribuzione del modello: Distribuire il modello impostando API o endpoint e integrandolo con la tua applicazione.
• Garantire la scalabilità: Implementa bilanciatori del carico, gruppi di auto-scaling e strumenti di monitoraggio per gestire le risorse e gestire i crescenti dati e richieste degli utenti.

Per una guida più dettagliata sulle strategie di distribuzione e sulle best practice, consulta la nostra guida alle pratiche di distribuzione dei modelli.

Passo 8: Monitoraggio, manutenzione e documentazione

Una volta distribuito il tuo modello, è importante monitorare continuamente le sue prestazioni, mantenerlo per gestire eventuali problemi e documentare l'intero processo per riferimento e miglioramenti futuri.

Gli strumenti di monitoraggio possono aiutarti a tenere traccia degli indicatori chiave di prestazione (KPI) e a rilevare anomalie o cali di accuratezza. Monitorando il modello, puoi essere consapevole della deriva del modello, in cui le prestazioni del modello diminuiscono nel tempo a causa dei cambiamenti nei dati di input. Riforma periodicamente il modello con dati aggiornati per mantenere accuratezza e rilevanza.

Oltre al monitoraggio e alla manutenzione, anche la documentazione è fondamentale. Documenta accuratamente l'intero processo, inclusi l'architettura del modello, le procedure di addestramento, gli iperparametri, i passaggi di pre-elaborazione dei dati e qualsiasi modifica apportata durante la distribuzione e la manutenzione. Una buona documentazione garantisce la riproducibilità e semplifica i futuri aggiornamenti o la risoluzione dei problemi. Monitorando, mantenendo e documentando efficacemente il tuo modello, puoi assicurarti che rimanga accurato, affidabile e facile da gestire durante il suo ciclo di vita.

Interagire con la Community

Entrare in contatto con una community di appassionati di computer vision può aiutarti ad affrontare con sicurezza qualsiasi problema tu possa incontrare mentre lavori al tuo progetto di computer vision. Ecco alcuni modi per imparare, risolvere problemi e fare networking in modo efficace.

Risorse della community

• Problemi su GitHub: Dai un'occhiata al repository YOLO11 su GitHub e utilizza la scheda Issues per porre domande, segnalare bug e suggerire nuove funzionalità. La community attiva e i manutentori sono lì per aiutarti con problemi specifici.
• Server Discord di Ultralytics: Unisciti al server Discord di Ultralytics per interagire con altri utenti e sviluppatori, ottenere supporto e condividere approfondimenti.

Documentazione ufficiale

• Documentazione di Ultralytics YOLO11: Esplora la documentazione ufficiale di YOLO11 per guide dettagliate con suggerimenti utili su diverse attività e progetti di computer vision.

L'utilizzo di queste risorse ti aiuterà a superare le sfide e a rimanere aggiornato con le ultime tendenze e best practice nella comunità della computer vision.

Dai il via oggi stesso al tuo progetto di Computer Vision!

Intraprendere un progetto di computer vision può essere entusiasmante e gratificante. Seguendo i passaggi di questa guida, puoi costruire una solida base per il successo. Ogni passaggio è fondamentale per sviluppare una soluzione che soddisfi i tuoi obiettivi e funzioni bene in scenari reali. Man mano che acquisisci esperienza, scoprirai tecniche e strumenti avanzati per migliorare i tuoi progetti. Rimani curioso, continua a imparare ed esplora nuovi metodi e innovazioni!

FAQ

Come scelgo l'attività di computer vision giusta per il mio progetto?

La scelta dell'attività di computer vision giusta dipende dall'obiettivo finale del tuo progetto. Ad esempio, se vuoi monitorare il traffico, il rilevamento di oggetti è adatto in quanto può localizzare e identificare più tipi di veicoli in tempo reale. Per l'imaging medico, la segmentazione delle immagini è ideale per fornire confini dettagliati dei tumori, aiutando nella diagnosi e nella pianificazione del trattamento. Scopri di più su attività specifiche come il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle istanze.

Perché l'annotazione dei dati è fondamentale nei progetti di computer vision?

L'annotazione dei dati è fondamentale per insegnare al modello a riconoscere i modelli. Il tipo di annotazione varia a seconda dell'attività:

• Classificazione delle immagini: intera immagine etichettata come una singola classe.
• Rilevamento di Oggetti: Bounding box disegnati attorno agli oggetti.
• Segmentazione dell'immagine: ogni pixel etichettato in base all'oggetto a cui appartiene.

Strumenti come Label Studio, CVAT e Labelme possono assistere in questo processo. Per maggiori dettagli, consulta la nostra guida alla raccolta e all'annotazione dei dati.

Quali passaggi devo seguire per aumentare e dividere efficacemente il mio dataset?

Dividere il dataset prima dell'aumento dei dati aiuta a convalidare le prestazioni del modello su dati originali e non alterati. Segui questi passaggi:

• Set di addestramento: 70-80% dei tuoi dati.
• Set di convalida: 10-15% per la regolazione degli iperparametri.
• Set di test: Il restante 10-15% per la valutazione finale.

Dopo la divisione, applica tecniche di aumento dei dati come rotazione, ridimensionamento e inversione per aumentare la diversità del set di dati. Librerie come Albumentations e OpenCV possono essere d'aiuto. Ultralytics offre anche impostazioni di aumento integrate per comodità.

Come posso esportare il mio modello di computer vision addestrato per il deployment?

L'esportazione del modello garantisce la compatibilità con diverse piattaforme di distribuzione. Ultralytics fornisce diversi formati, tra cui ONNX, TensorRT e CoreML. Per esportare il tuo modello YOLO11, segui questa guida:

• Utilizzare il export funzione con il parametro di formato desiderato.
• Assicurati che il modello esportato soddisfi le specifiche del tuo ambiente di distribuzione (ad esempio, dispositivi edge, cloud).

Per maggiori informazioni, consulta la guida all'esportazione del modello.

Quali sono le migliori pratiche per il monitoraggio e la manutenzione di un modello di computer vision distribuito?

Il monitoraggio e la manutenzione continui sono essenziali per il successo a lungo termine di un modello. Implementa strumenti per tracciare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e rilevare le anomalie. Riesegui regolarmente il training del modello con dati aggiornati per contrastare la deriva del modello. Documenta l'intero processo, inclusi l'architettura del modello, gli iperparametri e le modifiche, per garantire la riproducibilità e facilitare i futuri aggiornamenti. Scopri di più nella nostra guida al monitoraggio e alla manutenzione.

📅 Creato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 2 mesi fa

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