Object Detection: Cos'è e Come Funziona?

Object Detection: Cos'è e Come Funziona | AI e Computer Vision

🔍 Object Detection: Cos'è e Come Funziona?

L'Object Detection è una tecnica di computer vision che permette di identificare e localizzare oggetti all'interno di un'immagine o di un video. A differenza della semplice classificazione delle immagini, questa tecnologia può riconoscere più oggetti contemporaneamente e disegnarne i contorni con delle bounding boxes.

📌 Differenza tra Object Detection, Image Classification e Image Segmentation

🔹 Image Classification

Risponde alla domanda: "Cosa c'è in questa immagine?" e assegna un'unica etichetta a tutta l'immagine.

🔹 Object Detection

Risponde alla domanda: "Quali oggetti sono presenti e dove si trovano?". Utilizza bounding boxes per segnalare la posizione degli oggetti.

🔹 Image Segmentation

Risponde alla domanda: "Qual è la forma esatta degli oggetti?" e utilizza maschere per segmentare ogni oggetto a livello di pixel.

🚀 Applicazioni dell'Object Detection

  • Videosorveglianza 📹 – Rilevamento automatico di persone e oggetti sospetti.
  • Auto a guida autonoma 🚗 – Riconoscimento di pedoni, segnali stradali e altri veicoli.
  • Medicina 🏥 – Diagnosi mediche tramite l'analisi di radiografie e TAC.
  • Retail 🛍 – Analisi del comportamento dei clienti nei negozi.
  • Agricoltura 🌱 – Riconoscimento di piante malate e infestazioni.

🧠 Tecniche di Object Detection

📌 1. Approcci basati su Region Proposal

Questi metodi generano regioni candidate che potrebbero contenere oggetti e poi le classificano:

  • R-CNN – Analizza diverse regioni proposte e classifica gli oggetti.
  • Fast R-CNN – Ottimizza R-CNN per maggiore velocità.
  • Faster R-CNN – Introduce la Region Proposal Network (RPN) per ridurre i tempi di elaborazione.

⚡ 2. Approcci basati su Single-Shot Detection

Questi metodi predicono direttamente le bounding boxes e le classi in un solo passaggio:

📊 Metriche di Valutazione

📏 Intersection over Union (IoU)

Misura la sovrapposizione tra la bounding box predetta e quella reale.

📊 Precision-Recall Curve

Mostra il bilanciamento tra precision e recall per diverse soglie di confidenza.

🏆 Average Precision (AP) e mAP

Metriche standard per valutare la qualità della detection, basate sull'area sotto la curva Precision-Recall.

🎯 Conclusione

L'Object Detection è una tecnologia fondamentale per la computer vision, utilizzata in ambiti che spaziano dalla sicurezza all'automazione industriale. Grazie a modelli avanzati come YOLO e Faster R-CNN, questa tecnologia sta diventando sempre più veloce e precisa. 🚀

OBJECT DETECTION di Jo & Luke

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