Visione artificiale: padroneggiare il riconoscimento delle immagini con il deep learning

introduzione

La visione artificiale è un campo dell'intelligenza artificiale che si concentra sull'insegnamento ai computer di vedere e comprendere immagini o video. Il deep learning, un sottoinsieme dell'apprendimento automatico, svolge un ruolo cruciale nel riconoscimento delle immagini addestrando le reti neurali a riconoscere e classificare gli oggetti nelle immagini.

In questo tutorial, esploreremo come utilizzare il deep learning per il riconoscimento delle immagini utilizzando popolari framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch.

Installazione

Prima di iniziare, dobbiamo installare le librerie e i framework necessari. Installiamo prima TensorFlow usando pip:

pip install tensorflow

Successivamente, installiamo PyTorch:

pip install torch torchvision

Utilizzo di TensorFlow per il riconoscimento delle immagini

TensorFlow è un popolare framework di deep learning che fornisce un'ampia gamma di strumenti per la creazione e l'addestramento di modelli di reti neurali. Vediamo come possiamo utilizzare TensorFlow per il riconoscimento delle immagini.

Innanzitutto, dobbiamo importare le librerie necessarie:

import tensorflow as tf
 from tensorflow.keras.applications import VGG16

Successivamente, caricheremo il modello VGG16 pre-addestrato:

model = VGG16(weights='imagenet')

Ora possiamo usare il modello per classificare le immagini:

import numpy as np
 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

 image_path = 'path/to/image.jpg'
 image = load_img(image_path, target_size=(224, 224))
 image = img_to_array(image)
 image = np.expand_dims(image, axis=0)
 image = tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input(image)

 predictions = model.predict(image)
 top_predictions = tf.keras.applications.vgg16.decode_predictions(predictions, top=5)[0]

 for pred in top_predictions:
 print(pred[1], ": ", pred[2]*100, "%")

Questo produrrà le prime 5 previsioni con le loro probabilità corrispondenti.

Utilizzo di PyTorch per il riconoscimento delle immagini

PyTorch è un altro popolare framework di deep learning che fornisce un modo conveniente e flessibile per costruire e addestrare modelli di reti neurali. Vediamo come possiamo usare PyTorch per il riconoscimento delle immagini.

Innanzitutto, dobbiamo importare le librerie necessarie:

import torch
 import torchvision
 from torchvision.models import vgg16

Successivamente, caricheremo il modello VGG16 pre-addestrato:

model = vgg16(pretrained=True)

Ora possiamo usare il modello per classificare le immagini:

from PIL import Image

 image_path = 'path/to/image.jpg'
 image = Image.open(image_path)
 image = torchvision.transforms.ToTensor()(image)
 image = torchvision.transforms.Resize((224, 224))(image)
 image = torchvision.transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))(image)
 image = image.unsqueeze(0)

 predictions = model(image)
 _, predicted_indexes = torch.max(predictions, 1)
 predicted_labels = [imagenet_classes[index] for index in predicted_indexes]

 print("Predicted labels:", predicted_labels)

Questo produrrà le etichette previste per l'immagine.

Conclusione

In questo tutorial, abbiamo esplorato come utilizzare il deep learning per il riconoscimento delle immagini utilizzando popolari framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch. Abbiamo visto come caricare modelli pre-addestrati e usarli per classificare le immagini. Con questi strumenti, puoi creare potenti applicazioni di riconoscimento delle immagini.