Gli esseri umani riescono a individuare le cose molto velocemente: tutto ciò di cui hanno bisogno è solo uno sguardo. Gli informatici stanno insegnando ai computer a fare lo stesso attraverso il rilevamento di oggetti, la classificazione e il riconoscimento delle immagini nell’intelligenza artificiale. Stanno facendo sì che le macchine guardino immagini o video, capiscano cosa c’è dentro e applichino etichette sui dettagli.
Nuovi paradigmi di riconoscimento delle immagini nell’intelligenza artificiale vengono esplorati poiché i casi d’uso nel mondo reale sono in aumento. Ecco quindi sei strumenti per creare una migliore intelligenza artificiale per la visione artificiale.
YOLO
YOLO, abbreviazione di “You Only Look Once”, è un algoritmo di rilevamento di oggetti in tempo reale ampiamente adottato nella visione artificiale, adottato dai principali attori tecnologici nei prodotti commerciali. Introdotto nel 2016, il modello originale ha rivoluzionato il rilevamento degli oggetti superando i suoi omologhi in termini di velocità. Da allora sono emerse varie iterazioni, tra cui YOLOv4, ciascuna delle quali ha migliorato prestazioni ed efficienza. YOLOv7, presentato nel luglio 2022 da Chien-Yao Wang, Alexey Bochkovskiy e Hong-Yuan Mark Liao, si distingue come uno dei modelli di rilevamento di oggetti in tempo reale più veloci e accurati. In particolare, realizzato da Ultralytics, YOLOv8 dà priorità alla velocità, alla precisione e alla facilità d’uso, rendendolo la scelta migliore per attività come il rilevamento di oggetti, il tracciamento, la segmentazione delle istanze, la classificazione delle immagini e la stima delle pose. Con innovazioni come il miglioramento dei dati Mosaic, la formazione auto-contraddittoria e la normalizzazione cross-mini-batch, queste iterazioni YOLO continuano a far avanzare le capacità dei sistemi di visione artificiale.
ImageAI
ImageAI è una libreria Python open source creata per consentire agli sviluppatori di creare applicazioni e sistemi con funzionalità autonome utilizzando semplici e poche righe di codice. Creata da Moses Olafenwa, la libreria consente ai programmatori con tutti i livelli di esperienza di integrare facilmente funzionalità di visione artificiale all’avanguardia e addestrare/distribuire modelli AI di immagini/video personalizzati per rilevare e riconoscere oggetti personalizzati. La libreria è stata installata oltre 400.000 volte e ha oltre 7.000 avvii. Dal 2018, Olafenwa ha rilasciato più progetti open source per l’inferenza dell’intelligenza artificiale e la risoluzione dei problemi relativi ai dati dell’intelligenza artificiale con piani per crearne e rilasciarne altri per facilitare la democratizzazione e l’accesso all’intelligenza artificiale. Alcuni dei progetti sono IdenProf , FireNET , ActionNET , DeepStack_ExDark e TrafficNET.
PaddleClas
PaddleClas, sviluppato da PaddlePaddle, è un robusto set di strumenti per la classificazione e il riconoscimento delle immagini, rivolto sia all’industria che al mondo accademico nell’ambito del riconoscimento delle immagini. Progettato su misura per l’addestramento di modelli di visione artificiale di alto livello, supporta diversi modelli di classificazione delle immagini come quelli dei set di dati ImageNet1k e PULC, offrendo pacchetti Python Wheel per le previsioni. PaddleClas ospita varie strutture di rete come ResNet, MobileNet e ShuffleNet con una gamma di documentazione, inclusi tutorial ed esempi di applicazioni. La sua versatilità si estende agli ambienti di valutazione sia per CPU che GPU, rendendolo una risorsa inestimabile per sviluppatori e ricercatori impegnati in attività di classificazione e riconoscimento delle immagini.
Emgu CV
Emgu CV è un wrapper .NET multipiattaforma per la libreria di elaborazione delle immagini OpenCV, che facilita l’invocazione di funzioni OpenCV da linguaggi compatibili con .NET come C#, VB, VC++ e IronPython. Realizzato interamente in C#, si compila perfettamente in Mono, garantendo la compatibilità tra le piattaforme supportate da Mono: Windows, Linux, Mac OS X, iOS e Android. Dotato di funzionalità come una classe di immagini generica, raccolta automatica dei rifiuti, immagini serializzabili XML e supporto Intellisense, Emgu CV semplifica le attività di elaborazione delle immagini. Supporta operazioni generiche sui pixel e arriva con snippet di codice illustrativi. L’iterazione corrente è comodamente accessibile come pacchetto NuGet .
SOD Embedded
SOD è stato creato per stabilire una base unificata per le applicazioni di visione artificiale, favorendo l’adozione diffusa della percezione della macchina sia nei prodotti open source che commerciali. Questa libreria software avanzata, integrata e multipiattaforma per la visione artificiale e l’apprendimento automatico fornisce API per il deep learning, un’analisi sofisticata dei media e il rilevamento di oggetti multiclasse in tempo reale. Specificamente progettata per sistemi embedded con risorse computazionali limitate e dispositivi IoT, SOD comprende una vasta gamma di reti neurali profonde classiche e all’avanguardia, complete dei relativi modelli pre-addestrati . È una soluzione versatile per accelerare la percezione della macchina su varie applicazioni e piattaforme.
MILVUS Bootcamp
Questo modello è realizzato per aiutare con dati non strutturati come la ricerca di immagini, la ricerca di audio o molecole, l’analisi di video e il lavoro su domande e risposte utilizzando il linguaggio naturale. Non è un programma di formazione completo ma contiene esempi che sviluppatori e ricercatori possono utilizzare con Milvus per compiti diversi. Il repository include cose che vanno insieme a Milvus Lite, una versione più semplice. Puoi trovare esempi e materiali utili qui se stai cercando di lavorare su soluzioni più semplici basate su Milvus.