Capire le fasi chiave 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 schemi e prendere decisioni in base ai dati.

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 su progetti di visione artificiale è un ottimo modo per comprendere e saperne di più sulla visione artificiale. Tuttavia, un progetto di visione artificiale può essere costituito da molti passaggi e all'inizio potrebbe sembrare confuso. Alla fine di questa guida, avrai familiarità con i passaggi coinvolti in un progetto di visione artificiale. Esamineremo tutto dall'inizio alla fine di un progetto, spiegando perché ogni parte è importante. Iniziamo e rendiamo il tuo progetto di visione artificiale un successo!

Una panoramica di un progetto di visione artificiale

Prima di discutere i dettagli di ogni passaggio coinvolto in un progetto di visione artificiale, diamo un'occhiata al processo complessivo. Se si avvia un progetto di visione artificiale oggi, è necessario eseguire i passaggi seguenti:

• La tua prima priorità sarebbe quella di comprendere i requisiti del tuo progetto.
• Quindi, raccoglierai ed etichetterai accuratamente le immagini che aiuteranno a eseguire il training del tuo modello.
• Successivamente, è necessario pulire i dati e applicare tecniche di aumento per prepararli per il training del modello.
• Dopo il training del modello, è necessario testare e valutare accuratamente il modello per assicurarsi che funzioni in modo coerente in condizioni diverse.
• Infine, è possibile distribuire il modello nel mondo reale e aggiornarlo in base a nuove informazioni e feedback.

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

Fase 1: Definizione degli obiettivi del progetto

Il primo passo in qualsiasi progetto di visione artificiale è definire chiaramente il problema che si sta cercando di risolvere. Conoscere l'obiettivo finale ti aiuta a iniziare a costruire una soluzione. Ciò è particolarmente vero quando si tratta di visione artificiale, perché l'obiettivo del progetto influirà direttamente sull'attività di visione artificiale su cui è necessario concentrarsi.

Ecco alcuni esempi di obiettivi di progetto e di 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.

  • Attività 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 della computer vision: La segmentazione delle immagini è adatta all'imaging medico perché fornisce confini precisi e dettagliati dei tumori, fondamentali per valutare le dimensioni, la forma e la 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.

  • Attività di visione artificiale: La classificazione delle immagini è ideale in questo caso perché 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 di formazione 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 e dell'approccio di formazione più adatto.

A seconda dell'obiettivo, potresti scegliere di selezionare il modello prima o dopo aver visto quali dati sei in grado di raccogliere nella Fase 2. Ad esempio, supponiamo che il tuo 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 hai una chiara comprensione dei requisiti del modello, puoi scegliere prima il modello e poi raccogliere i dati che corrispondono alle specifiche.

La scelta tra il training da zero o l'utilizzo del transfer learning 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 da zero. 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 di cui eseguire il training determinerà il modo in cui è necessario preparare i dati, ad esempio il ridimensionamento delle immagini o l'aggiunta di annotazioni, in base ai requisiti specifici del modello.

Nota: quando scegli un modello, considera 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 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, controlla di aver considerato quanto segue:

• Definisci chiaramente il problema che stai cercando di risolvere.
• Determina l'obiettivo finale del tuo progetto.
• Identificare il compito specifico di computer vision necessario (ad esempio, rilevamento di oggetti, classificazione di immagini, segmentazione di immagini).
• Decidi se addestrare un modello da zero o se utilizzare l'apprendimento per trasferimento.
• Seleziona il modello più adatto alle tue attività e alle tue esigenze di distribuzione.

Fase 2: Raccolta e annotazione dei dati

La qualità dei tuoi modelli di computer vision dipende dalla qualità del tuo set di dati. Puoi raccogliere immagini da internet, scattare le tue 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 i set di dati più diffusi 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 foto tue, dovrai annotare i tuoi dati. L'annotazione dei dati è il processo di etichettatura dei dati per impartire informazioni al modello. Il tipo di annotazione dei dati che verrà utilizzato dipende dalla tecnica di visione artificiale specifica. Ecco alcuni esempi:

• Classificazione dell'immagine: Etichetterai l'intera immagine come una singola classe.
• Rilevamento degli oggetti: Disegnerai dei riquadri di delimitazione intorno a ogni oggetto dell'immagine e etichetterai ogni riquadro.
• Segmentazione dell'immagine: Etichetterai 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 formazione, convalida e test prima di eseguire l'aumento dei dati. La suddivisione del set di dati prima dell'incremento dei dati è fondamentale per testare e convalidare il modello sui dati originali e non modificati. Aiuta a valutare con precisione la capacità del modello di generalizzarsi a dati nuovi e sconosciuti.

Ecco come dividere i tuoi dati:

• Set di addestramento: È la porzione più grande 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 la formazione, aiutando a prevenire l'overfitting.
• Set di prova: 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, puoi eseguire un aumento dei dati applicando trasformazioni come la rotazione, il ridimensionamento e il capovolgimento delle immagini per aumentare artificialmente le dimensioni del tuo set di dati. L'aumento dei dati rende il tuo 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 puoi utilizzare. Inoltre, alcune librerie, come Ultralytics, hanno impostazioni di aumento integrate direttamente nella 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 analizzarne la distribuzione e le caratteristiche. La visualizzazione dei dati aiuta a identificare schemi, anomalie e l'efficacia delle tecniche di incremento. Puoi anche utilizzare Ultralytics Explorer, uno strumento per esplorare i dataset di computer vision con ricerca semantica, query SQL e ricerca di similarità vettoriale.

Comprendendo, suddividendo e aumentando i dati in modo appropriato, puoi sviluppare un modello ben addestrato, convalidato e testato che si comporta bene nelle applicazioni del mondo reale.

Fase 4: Formazione del modello

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

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

• Installare librerie e framework essenziali come TensorFlow, PyTorch, o Ultralytics.
• Se stai usando GPU, l'installazione di librerie come CUDA e cuDNN ti aiuterà ad abilitare l'accelerazione di GPU e a velocizzare il processo di formazione.

Quindi, puoi caricare i set di dati di formazione e di convalida nel tuo ambiente. Normalizza e preprocessa i dati attraverso il ridimensionamento, la conversione del formato o l'aumento. Una volta selezionato il modello, configura i livelli 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 formazione. Puoi 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, salva 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. Usa il controllo di versione per i set di dati per tenere traccia delle modifiche e garantire la riproducibilità. Strumenti come il DVC (Data Version Control) possono aiutare a gestire i dataset di grandi dimensioni.

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 aver bisogno di miglioramenti. La messa a punto garantisce che il modello sia ottimizzato per ottenere le migliori prestazioni possibili.

• Metriche di performance: Usa metriche come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1 per valutare le prestazioni del tuo modello. Queste metriche forniscono indicazioni sull'efficacia delle previsioni del tuo modello.

• Regolazione 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.

• 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: Test del modello

In questa fase, puoi assicurarti che il tuo 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 testare a fondo e risolvere i problemi più comuni che possono verificarsi. Testa il tuo modello su un set di dati di prova separato che non è stato utilizzato durante l'addestramento o la convalida. Questo set di dati dovrebbe rappresentare scenari reali per garantire che le prestazioni del modello siano coerenti e affidabili.

Inoltre, affronta i problemi più comuni come l'overfitting, l'underfitting e la perdita di dati. Usa 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 tuo modello è stato testato a fondo, 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:

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

• Esportare il modello: Esporta il tuo modello nel formato appropriato (ad esempio, ONNX, TensorRT, CoreML per YOLOv8) per garantire la compatibilità con la tua piattaforma di distribuzione.

• Distribuzione del modello: Distribuisci il modello impostando le API o gli endpoint e integrandolo con la tua applicazione.
• Garantire la scalabilità: Implementa 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 distribuito il modello, è importante monitorarne continuamente le prestazioni, mantenerlo per gestire eventuali problemi e documentare l'intero processo per riferimento e miglioramenti futuri.

Gli strumenti di monitoraggio possono aiutarti a monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e a rilevare anomalie o cali di accuratezza. Monitorando il modello, puoi accorgerti della deriva del modello, quando le sue prestazioni diminuiscono nel tempo a causa di cambiamenti nei dati di input. Riqualifica periodicamente il modello con dati aggiornati per mantenere l'accuratezza e la pertinenza.

Oltre al monitoraggio e alla manutenzione, anche la documentazione è fondamentale. Documenta accuratamente l'intero processo, compresa l'architettura del modello, le procedure di formazione, 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 tuo modello, puoi assicurarti che rimanga accurato, affidabile e facile da gestire durante il suo ciclo di vita.

Impegnarsi con la comunità

Connettersi con una comunità di appassionati di computer vision può aiutarti ad affrontare con sicurezza qualsiasi problema che ti si presenti mentre lavori al tuo progetto di computer vision. Ecco alcuni modi per imparare, risolvere i problemi e fare rete in modo efficace.

Risorse comunitarie

• Problemi su GitHub: Consulta il repository GitHub di YOLOv8 e utilizza 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: Unisciti al server Discord diUltralytics per interagire con gli altri utenti e sviluppatori, ricevere supporto e condividere informazioni.

Documentazione ufficiale

• Ultralytics YOLOv8 Documentazione: Esplora la documentazione ufficiale di YOLOv8 per trovare guide dettagliate con consigli utili su diverse attività e progetti di computer vision.

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

Dai il via al tuo progetto di computer vision oggi stesso!

Intraprendere un progetto di computer vision può essere emozionante e gratificante. Seguendo i passi di questa guida, potrai costruire una solida base per il successo. Ogni passo 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. Resta curioso, continua a imparare ed esplora nuovi metodi e innovazioni!

DOMANDE FREQUENTI

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 tuo progetto. Ad esempio, se vuoi 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. Scopri 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: Caselle di delimitazione disegnate 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 aiutarti in questo processo. Per maggiori dettagli, consulta la nostra guida alla raccolta e all'annotazione dei dati.

Quali sono i passi da seguire per aumentare e dividere il mio set di dati in modo efficace?

Dividere il tuo set di dati prima dell'aumento aiuta a convalidare le prestazioni del modello sui dati originali, non modificati. Segui questi passaggi:

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

Dopo la suddivisione, applica tecniche di incremento 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 tuo modello garantisce la compatibilità con le diverse piattaforme di distribuzione. Ultralytics offre diversi formati, tra cui ONNX, TensorRT e CoreML. Per esportare il tuo modello YOLOv8 , segui questa guida:

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

Per maggiori informazioni, consulta 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. Implementa strumenti per monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e rilevare le anomalie. Riqualifica regolarmente il modello con dati aggiornati per contrastare la deriva del modello. Documenta 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, consulta la nostra guida al monitoraggio e alla manutenzione.

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