Beyond the future & IA

Segment Anything Model (SAM): Segmentazione Universale 🎯 Segment Anything Model (SAM): Segmentazione Universale 🔍 Introduzione Segment Anything Model (SAM) è un avanzato modello di segmentazione universale sviluppato da Meta AI. SAM è in grado di segmentare qualsiasi oggetto in un'immagine con alta precisione, senza bisogno di un training specifico per ciascun dominio. 🏗️ Architettura a Due Stadi SAM utilizza un'architettura a due stadi basata su Vision Transformer (ViT): ✅ Encoder ViT : Estrae feature ad alta risoluzione dall'immagine. ✅ Decoder : Genera maschere segmentate basandosi sui prompt in input. 🚀 Prompting: Come si Interagisce con SAM? Un'innovazione chiave di SAM è il prompting , che permette di controllare il comportamento del modello tramite input guidati dall'utente . SAM può segmentare oggetti usando: 📌 Punti...

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...

Keypoint R-CNN: Rilevazione di Punti Chiave 📍 Keypoint R-CNN: Rilevazione di Punti Chiave Keypoint R-CNN è un modello avanzato di rete per la keypoint detection basato su Mask R-CNN (a sua volta dalla Faster RCNN ), utilizzato per la rilevazione dei punti chiave nel contesto della Pose Estimation. Permette di identificare e localizzare le articolazioni del corpo in immagini e video. 🏗️ Architettura Keypoint R-CNN è una rete basata sulla Mask R-CNN e rispetto a questa rete aggiunge: ✅ Branch per la Keypoint Detection : Prevede delle heatmaps per ogni keypoints all'interno di ciascuna regione rilevata. 🎯 Funzionamento Il modello esegue i seguenti passaggi: ✅  Per ogni keypoint le label son maschere mxn nere tranne il pixel che e' il punto da trovare . ✅ Usa la Cross Entropy. ⚡ Vantaggi ✅ Maggiore precisione rispetto ai metodi tra...

OpenPose: Human Pose Estimation 🤖 OpenPose: Human Pose Estimation 🔍 Introduzione OpenPose è un sistema avanzato di Human Pose Estimation sviluppato dalla Carnegie Mellon University. È in grado di rilevare pose multiple in un'immagine o in un video in realtime , individuando i punti chiave delle articolazioni e delle parti del corpo. 🏗️ Architettura OpenPose utilizza una rete convoluzionale multi-stage. L'immagine in input, in formato RGB , viene elaborata da una CNN che estrae le caratteristiche principali. Successivamente, la rete opera in due fasi principali: Il primo stage prevede i Part Affinity Fields (PAFs) , che aiutano a collegare i punti chiave tra loro. Il secondo stage genera mappe di confidenza , che stimano la posizione dei keypoints. 🔗 Part Affinity Fields (PAFs) I PAFs sono campi vettoriali che rappresentano le connessioni tra le diverse articolazioni . Ogni vettore descr...

YOLO Pose Estimation: Estrazione di Punti Chiave con YOLO 📌 YOLO Pose Estimation: Riconoscimento della Posa con YOLO La YOLO Pose Estimation è un'estensione della famosa rete di Object Detection ,   YOLO (You Only Look Once) che integra il riconoscimento dei punti chiave per l'analisi della posa umana . 🚀 Cosa Aggiunge Rispetto alla YOLO Standard? ✅ Keypoint Detection: viene modificato il layer finale per aggiungere un uscita usata per le coordinate dei keypoint (x,y per ogni keypoint) 📊 Applicazioni ✅ **Rilevamento della postura per applicazioni sportive e mediche**. ✅ **Animazione e riconoscimento dei movimenti umani nei videogiochi**. ✅ **Sicurezza e monitoraggio delle persone in tempo reale**. 🎯 Conclusione La YOLO Pose Estimation rappresenta un'evoluzione delle reti YOLO, aggiungendo il riconoscimento della posa con l'es...

HRNet: Rete Neurale per Human Pose Estimation 🤖 HRNet: High-Resolution Network per Human Pose Estimation HRNet (High-Resolution Network) è una rete neurale per la keypoint detection progettata per compiti di Human Pose Estimation , in cui è fondamentale mantenere le caratteristiche ad alta risoluzione lungo tutta la rete. 📌 Caratteristiche Principali ✅ Mantenimento dell'alta risoluzione durante tutta la rete. ✅ Scambio di informazioni tra scale diverse per migliorare la precisione. ✅ Heat Map per rappresentare la probabilità di posizione delle articolazioni. 🕵️‍♂️ Human Pose Estimation HRNet viene utilizzata per il riconoscimento delle pose umane analizzando le immagini e localizzando i keypoint delle articolazioni.  Le label sono i keypoint del corpo umano e possiamo rappresentarle attraverso le coordinate dirette oppure come nella prima versione v1 di questa ...

Keypoint Detection: Identificazione dei Punti Chiave 🎯 Keypoint Detection: Identificazione dei Punti Chiave La Keypoint Detection è una tecnica di Computer Vision che individua punti di riferimento significativi all'interno di un'immagine , spesso utilizzata per l'analisi della postura umana , il tracciamento del movimento e il riconoscimento facciale. 📌 Principali Tecniche e Reti ✅ HR-Net : Rete ad alta risoluzione che mantiene i dettagli spaziali per una stima precisa dei keypoint. ✅ YOLO Pose Estimation : Variante di YOLO che integra la stima dei keypoint direttamente nella rete di rilevamento. ✅ OpenPose : Algoritmo in grado di rilevare punti chiave multipli su intere persone in tempo reale. ✅ Keypoint R-CNN : Estensione di Mask R-CNN per la rilevazione dei keypoint su oggetti e persone. ✅ MoveNet : Modello leggero e ottimizzato per dispositivi mobili con alta ...

Classificazione e Reti Neurali Moderne 📌 Classificazione e Reti Neurali Moderne La classificazione è un compito fondamentale dell'intelligenza artificiale che prevede l'assegnazione di un'etichetta a un dato in base alle sue caratteristiche. Nel contesto della visione artificiale, le reti neurali convoluzionali (CNN) e i Vision Transformer (ViT) sono tra i modelli più avanzati per affrontare questo problema. 📷 Reti CNN Le reti convoluzionali (CNN) elaborano le immagini attraverso strati convoluzionali, pooling e strati completamente connessi, estrapolando caratteristiche sempre più complesse. ResNet : utilizza le connessioni residuali per combattere il problema del vanishing gradient . WideResNet : simile a ResNet, ma con più canali nei filtri convoluzionali per migliorare la riutilizzabilità delle feature . Inception : introduce i blocchi Inception , che combinano convolu...

Swin Transformer: Vision Transformer con Shifted Windows 🧠 Swin Transformer: Vision Transformer con Shifted Windows Il Swin Transformer è una variante avanzata dei Vision Transformer (ViT) che introduce il concetto di Shifted Window per migliorare l'efficienza e la scalabilità dell'attenzione sui pixel di un'immagine. Definito in questo paper 2103.14030 📌 Caratteristiche Principali ✅ **Hierarchical Feature Map** per una rappresentazione più ricca e gerarchica dell'immagine. ✅ **Window Attention** per ridurre la complessità computazionale dell'attenzione. ✅ **Shifted Windows** per migliorare la connessione tra regioni locali e globali dell'immagine. ⚡ Hierarchical Feature Map Il Swin Transformer suddivide l'immagine in livelli gerarchici, permettendo di catturare meglio sia le caratteristiche di basso livello che quelle di alto livello. ...

DeiT: Data-efficient Image Transformer 🧠 DeiT: Data-efficient Image Transformer Le DeiT (Data-efficient Image Transformer) sono una variante ottimizzata dei Vision Transformer ( ViT ), progettata per migliorare l'efficienza e ridurre la dipendenza dai dataset di grandi dimensioni. 📌 Caratteristiche Principali ✅ **Miglioramento dell'efficienza dei ViT** senza necessità di enormi dataset di addestramento. ✅ **Distillation Token**, un meccanismo per migliorare le prestazioni usando un insegnante CNN. ✅ **Migliore generalizzazione** con meno dati rispetto ai tradizionali Vision Transformer. ⚡ Distillation Token Il Distillation Token è una nuova componente che aiuta DeiT a imparare da una rete insegnante basata su CNN , migliorando l'accuratezza e riducendo i requisiti di dati. 🔄 Confronto con ViT Rispetto ai **ViT tradizionali**, DeiT introduce ...

ConvNeXt: Evoluzione delle CNN con Patchify System e Inverted Bottleneck 🧠 ConvNeXt: Evoluzione delle CNN con Patchify System e Inverted Bottleneck Le ConvNeXt sono reti convoluzionali moderne progettate per competere con le reti Transformer in compiti di visione artificiale, introducendo migliorie architetturali ispirate ai Vision Transformer. 📌 Caratteristiche Principali ✅ **Patchify System** per elaborare immagini in blocchi, simile ai Vision Transformer. ✅ **Inverted Bottleneck** per migliorare l'efficienza nella propagazione dell'informazione. ✅ **Attivazione GELU** per una gestione più fluida delle non-linearità rispetto a ReLU. ✅ **Layer Normalization** per stabilizzare l'addestramento e migliorare la generalizzazione. ⚡ Patchify System Il Patchify System suddivide l'immagine in blocchi più piccoli per un'elaborazione più efficiente, ...

MobileNet: Efficienza nelle CNN con Depth-wise Separable Convolution 📱 MobileNet: Efficienza nelle CNN con Depth-wise Separable Convolution Le MobileNet sono reti neurali convoluzionali leggere, progettate per funzionare su dispositivi mobili e embedded, con prestazioni ottimali e un basso consumo computazionale. 📌 Caratteristiche Principali ✅ **Uso della Depth-wise Separable Convolution** per ridurre i calcoli e i parametri. ✅ **Bassa latenza e alta efficienza**, ideale per dispositivi con risorse limitate. ✅ **Scalabilità**: può essere adattata a diversi livelli di complessità con il parametro di larghezza (width multiplier). ⚡ Depth-wise Separable Convolution La Depth-wise Separable Convolution è una tecnica che divide la convoluzione in due passaggi: ✅ **Depth-wise Convolution**: Ogni filtro viene applicato separatamente su ogni canale. ✅ **Po...

Depth-wise Separable Convolution: Efficienza nelle CNN 🔍 Depth-wise Separable Convolution: Un Passo Avanti nelle CNN Le Depth-wise Separable Convolutions sono un'ottimizzazione delle convoluzioni tradizionali nelle reti neurali convoluzionali (CNN), riducendo il numero di operazioni computazionali e migliorando l'efficienza. 📌 Come Funziona? Una Depth-wise Separable Convolution suddivide la convoluzione in due fasi distinte: ✅ **Depth-wise Convolution**: Ogni filtro convoluzionale viene applicato separatamente su ciascun canale dell'input. ✅ **Point-wise Convolution (1x1)**: Una convoluzione 1x1 combina le informazioni tra i vari canali. ⚡ Vantaggi Rispetto alle convoluzioni standard, le Depth-wise Separable Convolutions: ✅ **Riduzione dei parametri**: Molti meno pesi da apprendere. ✅ **Migliore efficienza computazionale**: Meno moltiplicazio...

Reti EfficientNet: Tecnologie Chiave 🔍 Reti EfficientNet: Innovazione nel Deep Learning Le reti EfficientNet rappresentano un'architettura ottimizzata che bilancia efficacemente profondità, larghezza e risoluzione della rete, raggiungendo prestazioni elevate con un numero di parametri ridotto. 📏 Compound Scaling Il Compound Scaling è un approccio sistematico per scalare reti neurali in tre dimensioni: ✅ **Profondità (Depth)**: Aumenta il numero di strati della rete. ✅ **Larghezza (Width)**: Aumenta il numero di canali nei livelli convoluzionali. ✅ **Risoluzione (Resolution)**: Aumenta la dimensione delle immagini di input. 🛠️ Inverted Bottleneck Convolution L'**Inverted Bottleneck Convolution** è una tecnica chiave in EfficientNet che: ✅ Espande le feature maps prima della convoluzione depth-wise aumentando il numero di canali ✅ Si appli...

Reti Inception: Blocchi Inception e Classificatore Ausiliario 🔍 Reti Inception: Cosa Sono e Perché Sono Importanti? Le reti Inception sono un'architettura avanzata nel Deep Learning che utilizza blocchi specializzati per migliorare l'estrazione delle caratteristiche. Introdotte con il modello GoogLeNet , permettono di ottenere alte prestazioni mantenendo una profondità gestibile. 🧩 Blocchi Inception Il cuore delle reti Inception è il blocco Inception , che combina più convoluzioni con diverse dimensioni del kernel in parallelo . ✅ **Convoluzioni 1x1, 3x3 e 5x5** per catturare dettagli a diverse scale. ✅ **Pooling parallelo** per ridurre la dimensionalità e mantenere informazioni cruciali. ✅ **Ottimizzazione dei calcoli** tramite convoluzioni 1x1 per ridurre il numero di parametri. 🛠️ Il Classificatore Ausiliario Per migliorare l'addestramento e ridurre...

Wide ResNet: Connessioni Residuali e Diminishing Feature Reuse 🔍 Wide ResNet: Cosa Sono e Perché Sono Importanti? Le Wide ResNet sono una variante delle tradizionali ResNet che aumentano la larghezza dei layer convoluzionali invece della loro profondità. Questo approccio migliora l'efficienza computazionale e l'apprendimento dei modelli. ⚠️ Il Problema del Diminishing Feature Reuse Con l'aumento della profondità nelle reti neurali, le caratteristiche apprese dagli strati iniziali possono diventare meno riutilizzabili negli strati successivi. Questo fenomeno è noto come Diminishing Feature Reuse . 🚨 Le caratteristiche estratte vengono meno riutilizzate → Ridotta efficienza nell'apprendimento. 🚨 Strutture molto profonde non sempre portano benefici → Maggiore complessità senza miglioramenti significativi. 🔗 Connessioni Residuali e Wide ResNet Le **Wide Res...

ResNet: Connessioni Residuali e Vanishing Gradient 🔍 ResNet: Cosa Sono e Perché Sono Importanti? Le ResNet (Residual Networks) sono un'innovativa architettura di reti neurali profonde sviluppata da Microsoft nel 2015 e descritta nel paper  1512.03385 . Sono progettate per risolvere il problema del vanishing gradient , che affligge le reti molto profonde. ⚠️ Il Problema del Vanishing Gradient Quando le reti neurali diventano molto profonde, i gradienti degli strati iniziali diventano sempre più piccoli durante il backpropagation, rendendo difficile l'aggiornamento dei pesi. Questo fenomeno si chiama Vanishing Gradient . 🚨 Pesi non aggiornati → Gli strati iniziali imparano molto lentamente. 🚨 Rete inefficiente → Prestazioni peggiori rispetto a reti meno profonde. 🔗 Connessioni Residuali: La Soluzione Le **ResNet** introducono le **connessioni residuali**, che permet...