Beyond the future & IA

DeepLab: Segmentazione Semantica Avanzata 🎯 DeepLab: Segmentazione Semantica Avanzata 🔍 Introduzione DeepLab è una famiglia di modelli di segmentazione semantica sviluppata da Google, progettata per classificare ogni pixel di un'immagine in una categoria specifica. DeepLab risolve due problemi chiave della segmentazione con tecniche avanzate come Atrous Convolution , ASPP e CRF Fully Connected . 🏗️ Atrous Convolution: Recupero della Risoluzione Spaziale Uno dei principali problemi della segmentazione con reti CNN è la perdita di risoluzione spaziale dovuta agli strati di pooling. DeepLab utilizza la Atrous Convolution per espandere il campo visivo senza perdere dettagli. ✅ Aumenta il campo visivo senza aumentare il numero di parametri. ✅ I Filtri vengono dilatati inserendo spazi tra i pixel . 🔄 ASPP: Rilevamento di Oggetti a Diverse Scale Gli oggetti nelle immagi...

Mask R-CNN: Segmentazione e Riconoscimento di Oggetti 📌 Mask R-CNN: Segmentazione e Riconoscimento di Oggetti 🔍 Introduzione Mask R-CNN è un modello avanzato di Computer Vision per la segmentazione istanziata , che estende Faster R-CNN aggiungendo la capacità di prevedere maschere per ogni oggetto rilevato . 🚀 Differenze tra Mask R-CNN e Faster R-CNN Mask R-CNN si basa su Faster R-CNN ma introduce due miglioramenti principali: ✅ Branch per la segmentazione: oltre a classificare e localizzare gli oggetti, genera una maschera binaria . ✅ ROI Align : migliora la precisione dell'estrazione delle feature rispetto al ROI Pooling . 🏗️ Architettura di Mask R-CNN La rete Mask R-CNN è composta da: 📌 Backbone CNN: estrae le feature dall'immagine. 📌 Region Proposal Network (RPN ): genera le ROI. 📌 Branch per la classificazione ...

U-Net: Architettura per la Segmentazione di Immagini 📌 U-Net: Architettura per la Segmentazione di Immagini 🔍 Introduzione U-Net è una delle reti neurali più popolari per la segmentazione delle immagini , progettata inizialmente per applicazioni in biomedical imaging. La sua struttura è caratterizzata da un'architettura encoder-decoder con una forma a "U" , da cui deriva il nome. 🏗️ Architettura di U-Net La rete U-Net è composta da tre parti principali: ✅ Encoder : comprime l'immagine ed estrae le caratteristiche principali. ✅ Decoder : ripristina la dimensione spaziale per generare una segmentazione accurata. ✅ Skip Connections : collegano i livelli dell’encoder con il decoder per mantenere i dettagli spaziali. ⚙️ Funzionamento dell'Encoder L'encoder funziona come una CNN classica, composta da blocchi convoluzionali con: ...

Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona 🎯 Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona 🔍 Introduzione La Instance Segmentation è una tecnica avanzata di Computer Vision che combina Object Detection e Semantic Segmentation. Il suo obiettivo è non solo classificare ogni pixel di un'immagine, ma anche distinguere le diverse istanze di oggetti appartenenti alla stessa classe. 📊 Differenze tra Semantic, Instance e Panoptic Segmentation Tipo Descrizione Semantic Segmentation Assegna la stessa etichetta a tutti i pixel appartenenti a una classe. Instance Segmentation Distingue tra oggetti individuali della stessa classe. Panoptic Segmentation Combina Semantic e Instance Segmentation, distinguendo oggetti e sfondo. A di...

Graph Neural Networks (GNN) - Guida Completa 🔗 Graph Neural Networks (GNN) Le Graph Neural Networks (GNN) sono un'architettura avanzata di deep learning progettata per lavorare con dati strutturati in forma di grafo . Esse combinano i concetti di apprendimento profondo con la teoria dei grafi, permettendo di modellare relazioni complesse tra entità. 🏗️ Architettura delle GNN Le GNN sfruttano un meccanismo chiamato Message Passing  in cui ogni nodo nel grafo passa messaggi e apprende le informazioni dai suoi vicini per aggiornare la propria rappresentazione. Si usano degli embedding che contengono tutta la conoscenza del grafo come: Caratteristiche del nodo Caratteristiche dei nodi vicini Informazioni sulle connessioni Carattetistiche dei bordi 📊 Matrici di Adiacenza Un concetto fondamentale nelle GNN è l'uso delle matrici di adiacenza , che rappresentano la struttura del grafo . La matrice di ad...

MoveNet: Rilevamento della Posa in Tempo Reale 🤖 MoveNet: Rilevamento della Posa in Tempo Reale 📌 Introduzione MoveNet è un modello avanzato di Human Pose Estimation sviluppato da Google per la keypoint detection . È progettato per essere leggero e rilevare i punti chiave del corpo umano in immagini e video in tempo reale . Grazie alla sua efficienza, MoveNet è ampiamente utilizzato in applicazioni di fitness, realtà aumentata e analisi del movimento. 🏗️ Architettura MoveNet si basa su una rete neurale convoluzionale leggera ottimizzata per i dispositivi mobili e il cloud composta da due parti : un estrattore di feature  + 4  Prediction head . 🎯 Prediction Head Il modello genera heatmap e offsets per predire la posizione dei punti chiave del corpo. Le 4 prediction head lavorano in parallelo per predire: Person center heatmap: centro geometrico della ins...