Comprendere le fasi principali di un progetto di computer vision

Introduzione

La computer vision è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che aiuta i computer a vedere e capire il mondo come fanno gli esseri umani. Elabora e analizza immagini o video per estrarre informazioni, riconoscere modelli e prendere decisioni in base ai dati.

Guarda: Come fare Visione artificiale Progetti e guida passo a passo

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

Lavorare ai propri progetti di computer vision è un ottimo modo per capire e imparare di più sulla computer vision. Tuttavia, un progetto di computer vision può essere composto da molte fasi e all'inizio può sembrare confuso. Alla fine di questa guida, avrete familiarità con le fasi di un progetto di computer vision. Passeremo in rassegna tutte le fasi, dall'inizio alla fine di un progetto, spiegando perché ogni parte è importante. Iniziamo a lavorare per rendere il vostro progetto di computer vision un successo!

Panoramica di un progetto di visione artificiale

Prima di discutere i dettagli di ciascuna fase di un progetto di computer vision, esaminiamo il processo generale. Se si iniziasse oggi un progetto di computer vision, si seguirebbero le seguenti fasi:

• La prima priorità è comprendere i requisiti del progetto.
• Quindi, si raccolgono e si etichettano accuratamente le immagini che serviranno ad addestrare il modello.
• Successivamente, si puliscono i dati e si applicano tecniche di incremento per prepararli alla formazione del modello.
• Dopo l'addestramento del modello, si procede a testarlo e valutarlo accuratamente per assicurarsi che funzioni in modo coerente in diverse condizioni.
• Infine, il modello viene implementato nel mondo reale e aggiornato sulla base di nuove conoscenze e feedback.

Ora che sappiamo cosa dobbiamo aspettarci, passiamo subito ai passi da compiere per far avanzare il vostro progetto.

Fase 1: Definizione degli obiettivi del 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 progetto influisce direttamente sull'attività di computer vision su cui concentrarsi.

Ecco alcuni esempi di obiettivi di progetto e di compiti di computer vision che possono essere utilizzati per raggiungere tali 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.

  • Compito di visione artificiale: Il rilevamento degli oggetti è ideale per il monitoraggio del traffico perché consente di localizzare e identificare 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 medico.

  • Compito di visione artificiale: La segmentazione delle immagini è adatta all'imaging medico perché fornisce confini precisi e dettagliati dei tumori, fondamentali per valutare dimensioni, forma e pianificazione del trattamento.

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

  • Compito di visione artificiale: La classificazione delle immagini è ideale in questo caso, poiché gestisce un documento alla volta, senza dover considerare la posizione del documento nell'immagine. Questo approccio semplifica e accelera il processo di classificazione.

Fase 1.5: Selezione del modello e dell'approccio formativo corretti

Dopo aver compreso l'obiettivo del progetto e i compiti di computer vision adatti, una parte essenziale della definizione dell'obiettivo del progetto è la selezione del modello e dell'approccio di addestramento giusti.

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 vostro progetto dipenda fortemente dalla disponibilità di determinati tipi di dati. In questo caso, potrebbe essere più pratico raccogliere e analizzare i dati prima di selezionare un modello. D'altra parte, se avete una chiara comprensione dei requisiti del modello, potete scegliere prima il modello e poi raccogliere i dati che corrispondono a tali specifiche.

La scelta tra l'addestramento da zero o l'utilizzo dell'apprendimento per trasferimento influisce sul modo in cui si preparano i dati. L'addestramento da zero richiede un set di dati diversificato per costruire la comprensione del modello dalle fondamenta. L'apprendimento per trasferimento, invece, consente di utilizzare un modello pre-addestrato e di adattarlo a un set di dati più piccolo e specifico. Inoltre, la scelta di un modello specifico da addestrare determina 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, bisogna considerare la sua distribuzione per garantire la compatibilità e le 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, leggete la nostra guida sulla definizione degli obiettivi del progetto e sulla scelta del modello giusto.

Prima di entrare nel vivo di un progetto di computer vision, è importante avere una chiara comprensione di questi dettagli. Prima di passare alla Fase 2, verificate di aver considerato quanto segue:

• Definite chiaramente il problema che state cercando di risolvere.
• Determinare l'obiettivo finale del progetto.
• Identificare il compito specifico di computer vision necessario (ad esempio, rilevamento di oggetti, classificazione di immagini, segmentazione di immagini).
• Decidere se addestrare un modello da zero o utilizzare l'apprendimento per trasferimento.
• Selezionare il modello appropriato per le attività e le esigenze di distribuzione.

Fase 2: raccolta e annotazione dei dati

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

Alcune librerie, come Ultralytics, offrono un supporto integrato per diversi set di dati, rendendo più facile iniziare a lavorare con dati di alta qualità. Queste librerie spesso includono utility per utilizzare senza problemi i set di dati più diffusi, il che può far risparmiare molto tempo e fatica nelle fasi iniziali del progetto.

Tuttavia, se si sceglie di raccogliere immagini o di scattare le proprie foto, è necessario annotare i dati. L'annotazione dei dati è il processo di etichettatura dei dati per conferire conoscenza al modello. Il tipo di annotazione dei dati dipende dalla tecnica di computer vision specifica. Ecco alcuni esempi:

• Classificazione dell'immagine: Etichetterete l'intera immagine come una singola classe.
• Rilevamento degli oggetti: Disegnerete dei riquadri di delimitazione attorno a ciascun oggetto dell'immagine e etichetterete ogni riquadro.
• Segmentazione dell'immagine: Etichetterete ogni pixel dell'immagine in base all'oggetto a cui appartiene, creando confini dettagliati dell'oggetto.

La raccolta e l'annotazione dei dati può essere un lavoro manuale che richiede molto tempo. Gli strumenti di annotazione possono aiutare a semplificare questo processo. Ecco alcuni utili strumenti di annotazione aperti: 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 il set di dati in set di addestramento, convalida e test prima di eseguire l'incremento dei dati. La suddivisione del set di dati prima dell'incremento è fondamentale per testare e convalidare il modello sui dati originali, non modificati. Questo aiuta a valutare con precisione la capacità del modello di generalizzarsi a dati nuovi e non visti.

Ecco come suddividere i dati:

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

Dopo aver suddiviso i dati, è possibile eseguire l'aumento dei dati applicando trasformazioni come la rotazione, il ridimensionamento e il capovolgimento 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 incremento flessibili che possono essere utilizzate. Inoltre, alcune librerie, come Ultralytics, hanno impostazioni di incremento integrate direttamente nella funzione di addestramento del modello, semplificando il processo.

Per comprendere meglio i dati, è possibile utilizzare strumenti come Matplotlib o Seaborn per visualizzare le immagini e analizzarne la distribuzione e le caratteristiche. La visualizzazione dei dati aiuta a identificare schemi, anomalie e l'efficacia delle tecniche di incremento. Si può anche usare Ultralytics Explorer, uno strumento per esplorare insiemi di dati di computer vision con ricerca semantica, query SQL e ricerca di similarità vettoriale.

Comprendendo, suddividendo e aumentando i dati in modo appropriato, è possibile sviluppare un modello ben addestrato, convalidato e testato, in grado di funzionare bene nelle applicazioni reali.

Fase 4: formazione del modello

Una volta che il dataset è pronto per l'addestramento, ci si può concentrare sulla configurazione dell'ambiente necessario, sulla gestione dei dataset e sull'addestramento del modello.

Innanzitutto, è necessario assicurarsi che l'ambiente sia configurato correttamente. In genere, questo include quanto segue:

• Installare librerie e framework essenziali come TensorFlow, PyTorch, o Ultralytics.
• Se si utilizza GPU, l'installazione di librerie come CUDA e cuDNN consentirà di attivare l'accelerazione di GPU e di accelerare il processo di addestramento.

Quindi, è possibile caricare i set di dati di addestramento e di convalida nel proprio ambiente. Normalizzare e preelaborare i dati attraverso il ridimensionamento, la conversione del formato o l'incremento. Una volta selezionato il modello, configurare i livelli e specificare gli iperparametri. Compilare il modello impostando la funzione di perdita, l'ottimizzatore e le metriche di prestazione.

Librerie come Ultralytics semplificano il processo di addestramento. È possibile iniziare l'addestramento inserendo i dati nel modello con un codice minimo. Queste librerie gestiscono automaticamente le regolazioni dei pesi, la retropropagazione e la validazione. Offrono inoltre strumenti per monitorare i progressi e regolare facilmente gli iperparametri. Dopo l'addestramento, è possibile salvare il modello e i suoi pesi con pochi comandi.

È importante ricordare che una corretta gestione dei set di dati è fondamentale per una formazione efficiente. Utilizzate il controllo delle versioni dei set di dati per tenere traccia delle modifiche e garantire la riproducibilità. Strumenti come il DVC (Data Version Control) possono aiutare a gestire grandi insiemi di dati.

Fase 5: valutazione e perfezionamento del modello

È importante valutare le prestazioni del modello utilizzando varie metriche e perfezionarlo per migliorarne l'accuratezza. La valutazione aiuta a identificare le aree in cui il modello eccelle e quelle in cui potrebbe necessitare di miglioramenti. La messa a punto garantisce che il modello sia ottimizzato per ottenere le migliori prestazioni possibili.

• Metriche delle prestazioni: Per valutare le prestazioni del modello, utilizzare metriche come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1. Queste metriche forniscono indicazioni sull'efficacia del modello nel fare previsioni.

• Regolazione degli iperparametri: Regolare 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.

• Messa a punto: Apportare piccole modifiche all'architettura del modello o al processo di formazione per migliorare le prestazioni. Ciò potrebbe comportare la modifica dei tassi di apprendimento, delle dimensioni dei batch o di altri parametri del modello.

Fase 6: Verifica del modello

In questa fase, è possibile assicurarsi che il modello funzioni bene su dati completamente sconosciuti, confermando la sua idoneità alla distribuzione. La differenza tra il test del modello e la valutazione del modello è che quest'ultima si concentra sulla verifica delle prestazioni del modello finale piuttosto che sul suo miglioramento iterativo.

È importante eseguire test approfonditi ed eseguire il debug di qualsiasi problema comune che potrebbe verificarsi. Testate il modello su un set di dati di prova separato che non è stato utilizzato durante l'addestramento o la convalida. Questo set di dati deve rappresentare scenari reali per garantire che le prestazioni del modello siano coerenti e affidabili.

Inoltre, affrontate problemi comuni come l'overfitting, l'underfitting e la perdita di dati. Utilizzate tecniche come la convalida incrociata e il rilevamento delle anomalie per identificare e risolvere questi problemi.

Passo 7: Distribuzione del modello

Una volta che il modello è stato accuratamente testato, è il momento di distribuirlo. La distribuzione consiste nel rendere il modello disponibile per l'uso in un ambiente di produzione. Ecco i passaggi per distribuire un modello di computer vision:

• Impostazione dell'ambiente: Configurare l'infrastruttura necessaria per l'opzione di distribuzione scelta, sia essa basata sul cloud (AWS, Google Cloud, Azure) o sull'edge (dispositivi locali, IoT).

• Esportazione del modello: Esportare il modello nel formato appropriato (ad esempio, ONNX, TensorRT, CoreML per YOLO11) per garantire la compatibilità con la piattaforma di distribuzione.

• Distribuzione del modello: Distribuire il modello impostando API o endpoint e integrandolo con l'applicazione.
• Garantire la scalabilità: Implementare bilanciatori di carico, gruppi di autoscaling e strumenti di monitoraggio per gestire le risorse e gestire l'aumento dei dati e delle richieste degli utenti.

Fase 8: Monitoraggio, manutenzione e documentazione

Una volta che il modello è stato implementato, è importante monitorarne costantemente le prestazioni, eseguire la manutenzione per gestire eventuali problemi e documentare l'intero processo per riferimenti e miglioramenti futuri.

Gli strumenti di monitoraggio possono aiutare a tenere traccia degli indicatori chiave di prestazione (KPI) e a rilevare anomalie o cali di precisione. Monitorando il modello, si può essere consapevoli della deriva del modello, quando le prestazioni del modello diminuiscono nel tempo a causa delle modifiche dei dati di input. Periodicamente il modello viene riqualificato con dati aggiornati per mantenere l'accuratezza e la pertinenza.

Oltre al monitoraggio e alla manutenzione, anche la documentazione è fondamentale. Documentate accuratamente l'intero processo, compresa l'architettura del modello, le procedure di addestramento, gli iperparametri, le fasi di pre-elaborazione dei dati e tutte le modifiche apportate durante l'implementazione e la manutenzione. Una buona documentazione garantisce la riproducibilità e facilita gli aggiornamenti futuri o la risoluzione dei problemi. Monitorando, mantenendo e documentando efficacemente il modello, si può garantire che rimanga accurato, affidabile e facile da gestire durante il suo ciclo di vita.

Impegno con la comunità

Connettersi con una comunità di appassionati di computer vision può aiutarvi ad affrontare con sicurezza qualsiasi problema che vi si presenti mentre lavorate al vostro progetto di computer vision. Ecco alcuni modi per imparare, risolvere i problemi e collegarsi in rete in modo efficace.

Risorse comunitarie

• Problemi su GitHub: Consultate il repository GitHub di YOLO11 e utilizzate la scheda Issues per porre domande, segnalare bug e suggerire nuove funzionalità. La comunità attiva e i manutentori sono a disposizione per aiutare a risolvere problemi specifici.
• Ultralytics Server Discord: Unitevi al server Discord di Ultralytics per interagire con gli altri utenti e sviluppatori, ricevere supporto e condividere approfondimenti.

Documentazione ufficiale

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

L'utilizzo di queste risorse vi aiuterà a superare le sfide e a rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sulle migliori pratiche della comunità della computer vision.

Date il via al vostro progetto di visione artificiale oggi stesso!

Intraprendere un progetto di computer vision può essere emozionante e gratificante. Seguendo i passi di questa guida, è possibile costruire una solida base per il successo. Ogni fase è fondamentale per sviluppare una soluzione che soddisfi i vostri obiettivi e funzioni bene in scenari reali. Con l'esperienza, scoprirete tecniche e strumenti avanzati per migliorare i vostri progetti. Rimanete curiosi, continuate a imparare ed esplorate nuovi metodi e innovazioni!

FAQ

Come faccio a scegliere l'attività di computer vision giusta per il mio progetto?

La scelta della giusta attività di computer vision dipende dall'obiettivo finale del progetto. Ad esempio, se si vuole monitorare il traffico, il rilevamento degli 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 la diagnosi e la pianificazione del trattamento. Per saperne di più su compiti specifici come il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini e la segmentazione di 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 gli schemi. Il tipo di annotazione varia a seconda del compito:

• Classificazione dell'immagine: L'intera immagine viene etichettata come una singola classe.
• Rilevamento degli oggetti: Riquadri di delimitazione disegnati intorno agli oggetti.
• Segmentazione dell'immagine: Ogni pixel viene etichettato in base all'oggetto a cui appartiene.

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

Quali sono i passi da seguire per aumentare e suddividere efficacemente il mio set di dati?

La suddivisione del set di dati prima dell'incremento aiuta a convalidare le prestazioni del modello sui dati originali, non modificati. Seguite questi passaggi:

• Set di allenamento: 70-80% dei dati.
• Set di validazione: 10-15% per la regolazione dell'iperparametro.
• Set di prova: Il restante 10-15% per la valutazione finale.

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

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

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

• Utilizzare il export con il parametro di formato desiderato.
• Assicurarsi che il modello esportato sia conforme alle specifiche dell'ambiente di distribuzione (ad esempio, dispositivi edge, cloud).

Per ulteriori informazioni, consultare la guida all'esportazione dei modelli.

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. Implementare strumenti per tracciare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e rilevare le anomalie. Riqualificare regolarmente il modello con dati aggiornati per contrastare la deriva del modello. Documentate l'intero processo, compresa l'architettura del modello, gli iperparametri e le modifiche, per garantire la riproducibilità e la facilità degli aggiornamenti futuri. Per saperne di più, consultate la nostra guida al monitoraggio e alla manutenzione.

📅C reato 6 mesi fa ✏️ Aggiornato 1 mese fa

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