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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. ...