Visione artificiale: Tecniche
Scopri tutto quello che c'è da sapere sulla visione artificiale: dalle principali architetture di reti neurali alle tecniche di data augmentation, fino agli strumenti per valutare l’accuratezza dei modelli. Questa sezione di FAQ ti guiderà passo passo, rispondendo alle domande più comuni e aiutandoti a comprendere come applicare la visione artificiale nei tuoi progetti, evitare errori frequenti e sfruttare al meglio tutte le potenzialità offerte dalle tecnologie di deep learning e analisi delle immagini.
- Quali sono le principali architetture di reti neurali per il riconoscimento di immagini
- Come funzionano le reti convoluzionali 3D per l’analisi del video
- Che differenza c’è tra object detection e image classification
- Come si applica il semantic segmentation per isolare aree di interesse
- Quali tecniche di data augmentation migliorano l'accuratezza in visione artificiale
- Quali dataset open-source sono disponibili per la visione artificiale
- Quali metriche si usano per valutare i modelli di visione artificiale
- Come si affronta l’overfitting in progetti di visione artificiale
- Quali normative regolano la visione artificiale in diagnostica medica
Quali sono le principali architetture di reti neurali per il riconoscimento di immagini?
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono la base per il riconoscimento di immagini, grazie alla capacità di rilevare caratteristiche locali e gerarchiche. Architetture più avanzate includono:
ResNet: utilizza blocchi residuali per facilitare l'addestramento di reti molto profonde evitando il vanishing gradient.
EfficientNet: ottimizza profondità, larghezza e risoluzione scalando la rete in modo bilanciato per alte performance con risorse ridotte.
DenseNet: connette ogni layer a tutti i successivi, migliorando il riuso delle caratteristiche e riducendo i parametri complessivi.
MobileNet: progettato per dispositivi mobili, utilizza convoluzioni separabili in profondità per efficienza.
CNN classiche: LeNet, AlexNet e VGG rimangono punto di partenza per studi e implementazioni leggere.
Come funzionano le reti convoluzionali 3D per l’analisi del video?
Le reti convoluzionali 3D estendono le CNN classiche includendo il tempo come dimensione aggiuntiva. I kernel 3D elaborano sequenze di frame, catturando movimento e dinamiche temporali. Architetture comuni:
C3D: convoluzioni 3×3×3 per estrarre feature spaziali e temporali.
I3D: Inflated 3D CNN basata su Inception, pre-addestrata su ImageNet.
SlowFast: coppie di percorsi a frame lento e frame veloce per bilanciare dettagli e contesto.
Sono utilizzate in applicazioni come action recognition, analisi medica (es. sequenze di risonanza magnetica) e sorveglianza video.
Che differenza c’è tra object detection e image classification?
Image classification assegna un’etichetta all’intera immagine (es. "gatto" o "auto"). Object detection localizza e classifica ogni oggetto con bounding box. Algoritmi principali:
YOLOv5/YOLOv8: detection in tempo reale con trade-off velocità/accuratezza.
SSD: Single Shot, velocità media e supporto multi-scala.
Faster R-CNN: due-stadi, alta accuratezza ma inferenza più lenta.
RetinaNet: utilizza focal loss per gestire class imbalance.
Come si applica il semantic segmentation per isolare aree di interesse?
La semantic segmentation etichetta ogni pixel con la sua classe. Architetture:
U-Net: encoder-decoder con skip connection, ideale per immagini mediche.
DeepLabv3+: convoluzioni dilatate e decoder leggero per bordi definiti.
SegNet: usa pooling indices per efficienza della memoria.
Applicazioni: segmentazione di tessuti, mappe stradali, censimento urbano e analisi agricola.
Quali tecniche di data augmentation migliorano l'accuratezza in visione artificiale?
La data augmentation amplia il dataset con trasformazioni:
Geometriche: rotazioni, flip, traslazioni, zoom, shear.
Colorimetriche: variazioni di contrasto, saturazione, luminosità, tinta.
Region-based: Random Erasing, CutOut, MixUp, CutMix.
Noise-based: Gaussian noise, speckle, blur.
Advanced: GAN-based augmentation, style transfer, autoaugment policy search.
Quali dataset open-source sono disponibili per la visione artificiale?
Dataset chiave:
ImageNet: 14M+ immagini etichettate in 20K classi.
COCO: object detection e segmentation, 330K immagini.
OpenImages: 9M+ immagini con bounding box e metadata.
Pascal VOC: 20 classi, benchmark per detection e segmentation.
Cityscapes: segmentazione urbana ad alta qualità.
Medical: LUNA16 (TC), BraTS (MRI tumori cerebrali), ISIC (lesioni cutanee).
Quali metriche si usano per valutare i modelli di visione artificiale?
Metriche comuni:
Classification: accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC.
Detection: mAP@IoU thresholds (0.5, 0.75), precision-recall curve.
Segmentation: IoU (Jaccard), Dice coefficient, pixel accuracy.
Video: frame-level accuracy, action recognition top-1/top-5 accuracy.
Medical: sensitivity, specificity, PPV, NPV, calibration curves.
Come si affronta l’overfitting in progetti di visione artificiale?
Strategie per migliorare generalizzazione:
Data augmentation massiva e diversificata
Regularization: L1/L2, dropout
Early stopping su validation set
Transfer learning e fine-tuning da modelli pre-addestrati
Cross-validation e k-fold per valutazione robusta
Quali normative regolano la visione artificiale in diagnostica medica?
Normative principali:
FDA (USA): clearance 510(k) per dispositivi AI medici
CE-IVD (UE): marcatura CE per dispositivi diagnostici in vitro
GDPR: protezione dati pazienti, consenso informato
ISO/IEC 27001: gestione sicurezza informazioni
HIPAA (USA): protezione dati sanitari
Faq
Quali sono le principali architetture di reti neurali per il riconoscimento di immagini?
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono la base per il riconoscimento di immagini. Architetture avanzate includono:
- ResNet: blocchi residuali per facilitare reti molto profonde evitando il vanishing gradient.
- EfficientNet: ottimizza profondità, larghezza e risoluzione per alte performance con risorse ridotte.
- DenseNet: connette ogni layer a tutti i successivi migliorando il riuso delle caratteristiche.
- MobileNet: progettato per dispositivi mobili, con convoluzioni separabili in profondità.
- CNN classiche: LeNet, AlexNet e VGG come base per implementazioni leggere.
Come funzionano le reti convoluzionali 3D per l’analisi del video?
Le reti convoluzionali 3D estendono le CNN includendo il tempo come dimensione aggiuntiva. Architetture comuni:
- C3D: convoluzioni 3×3×3 per feature spaziali e temporali.
- I3D: Inflated 3D CNN basata su Inception, pre-addestrata su ImageNet.
- SlowFast: percorsi a frame lento e veloce per bilanciare dettagli e contesto.
Che differenza c’è tra object detection e image classification?
Image classification assegna un’etichetta all’intera immagine, mentre object detection localizza e classifica ogni oggetto. Algoritmi principali:
- YOLOv5/YOLOv8: detection in tempo reale.
- SSD: Single Shot, supporto multi-scala.
- Faster R-CNN: due-stadi, alta accuratezza.
- RetinaNet: focal loss per gestire class imbalance.
Come si applica il semantic segmentation per isolare aree di interesse?
La semantic segmentation etichetta ogni pixel con la sua classe. Architetture principali:
- U-Net: encoder-decoder con skip connection.
- DeepLabv3+: convoluzioni dilatate e decoder leggero.
- SegNet: utilizza pooling indices per efficienza.
Quali tecniche di data augmentation migliorano l'accuratezza in visione artificiale?
Trasformazioni comuni per aumentare il dataset:
- Geometriche: rotazioni, flip, traslazioni, zoom, shear.
- Colorimetriche: variazioni di contrasto, saturazione, luminosità, tinta.
- Region-based: Random Erasing, CutOut, MixUp, CutMix.
- Noise-based: Gaussian noise, speckle, blur.
- Advanced: GAN-based augmentation, style transfer, autoaugment policy search.
Quali dataset open-source sono disponibili per la visione artificiale?
Dataset chiave:
- ImageNet: 14M+ immagini in 20K classi.
- COCO: object detection e segmentation, 330K immagini.
- OpenImages: 9M+ immagini con bounding box e metadata.
- Pascal VOC: 20 classi, benchmark per detection e segmentation.
- Cityscapes: segmentazione urbana ad alta qualità.
- Medical: LUNA16 (TC), BraTS (MRI), ISIC (lesioni cutanee).
Quali metriche si usano per valutare i modelli di visione artificiale?
Metriche principali:
- Classification: accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC.
- Detection: mAP@IoU, precision-recall curve.
- Segmentation: IoU (Jaccard), Dice coefficient, pixel accuracy.
- Video: frame-level accuracy, top-1/top-5 accuracy.
- Medical: sensitivity, specificity, PPV, NPV.
Come si affronta l’overfitting in progetti di visione artificiale?
Strategie comuni:
- Data augmentation massiva e diversificata
- Regularization: L1/L2, dropout
- Early stopping su validation set
- Transfer learning e fine-tuning da modelli pre-addestrati
- Cross-validation e k-fold per valutazione robusta
Quali normative regolano la visione artificiale in diagnostica medica?
Normative principali:
- FDA (USA): clearance 510(k) per dispositivi AI medici.
- CE-IVD (UE): marcatura CE per dispositivi diagnostici in vitro.
- GDPR: protezione dati pazienti, consenso informato.
- ISO/IEC 27001: gestione sicurezza informazioni.
- HIPAA (USA): protezione dati sanitari.
