Alla scoperta dei framework di vision AI: TensorFlow, PyTorch e OpenCV

L'intelligenza artificiale (AI) e la computer vision stanno trasformando rapidamente la nostra vita quotidiana in modi straordinari. Dai consigli personalizzati alle auto a guida autonoma, le applicazioni di IA visiva stanno diventando fondamentali in ogni settore. Alla base di queste innovazioni ci sono i framework di IA, strumenti essenziali che rendono possibile creare, ottimizzare e distribuire modelli di IA.

TensorFlow, PyTorch e OpenCV sono framework di IA molto diffusi per sviluppare applicazioni di computer vision, ciascuno progettato per affrontare sfide e casi d'uso specifici.

Ad esempio, TensorFlow è noto per la sua scalabilità e le funzionalità pronte per la produzione, che lo rendono un'ottima scelta per i progetti di IA su larga scala. Allo stesso modo, PyTorch, grazie al suo design intuitivo e flessibile, è apprezzato da ricercatori e sviluppatori che lavorano a tecnologie innovative. OpenCV, invece, è adatto alle attività leggere in tempo reale, come la pre-elaborazione delle immagini, il rilevamento delle caratteristiche e il tracciamento degli oggetti, e rappresenta quindi una buona opzione per la prototipazione e le applicazioni su scala ridotta.

In questo articolo esploreremo questi tre framework di IA visiva, le loro funzionalità principali, le differenze e i casi d'uso più comuni. Iniziamo!

Cosa sono i framework di IA?#

I framework di IA sono la base dello sviluppo all'avanguardia dell'IA e della computer vision. Questi ambienti strutturati includono strumenti e librerie completi. Semplificano la creazione, l'addestramento e il deployment dei modelli di IA. Grazie a funzioni predefinite e algoritmi ottimizzati, i framework di IA riducono notevolmente i tempi e l'impegno necessari allo sviluppo.

Fig. 1. Motivi per usare i framework di IA. (Immagine dell'autore).

Ecco alcuni dei framework di IA più usati:

• TensorFlow: sviluppato da Google, TensorFlow è una piattaforma per creare e addestrare modelli di deep learning. Supporta diverse architetture, tra cui le reti neurali, le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN).
• PyTorch: creato da Meta, PyTorch è comunemente usato per la ricerca e la prototipazione. È flessibile e facile da usare, caratteristiche che lo rendono ideale per sperimentare nuove idee.
• OpenCV: è una libreria per le attività di computer vision e elaborazione delle immagini. OpenCV è noto per le sue capacità in tempo reale e per l'ampia raccolta di algoritmi, e viene usato sia nella ricerca sia nelle applicazioni pratiche.

Usare TensorFlow per i progetti di IA#

TensorFlow è una libreria open source per creare e distribuire modelli di deep learning. Offre strumenti potenti per i calcoli numerici su CPU e GPU. Può essere usato per attività come lo sviluppo di reti neurali, l'elaborazione dei dati e la risoluzione di diverse sfide legate all'IA e al machine learning.

TensorFlow è stato rilasciato per la prima volta nel 2015 e si è affermato rapidamente come uno dei principali protagonisti dello sviluppo dell'IA. Si è evoluto dal precedente framework proprietario di Google, DistBelief. Da allora è stato usato in importanti progetti di Google, come l'algoritmo di ricerca RankBrain, che contribuisce a rendere i risultati di ricerca più precisi e pertinenti, e la mappatura di Street View, che elabora e analizza immagini per migliorare la navigazione e i servizi di mappatura.

Nel 2019, TensorFlow 2.0 ha introdotto importanti aggiornamenti, tra cui un'esecuzione più semplice, prestazioni GPU migliorate e una maggiore compatibilità tra le piattaforme.

Come funziona TensorFlow?#

Il nome "TensorFlow" deriva dal suo concetto fondamentale: "Tensor" rappresenta array multidimensionali di dati, mentre "Flow" descrive il modo in cui i dati si spostano in un grafo computazionale.

TensorFlow usa grafi di flusso dei dati, in cui i nodi rappresentano operazioni matematiche e i collegamenti tra di essi rappresentano tensori, ovvero array multidimensionali di dati. C++ gestisce efficacemente i calcoli complessi in background, mentre Python offre agli sviluppatori un'interfaccia facile da usare.

Offre API di alto livello per semplificare lo sviluppo e API di basso livello per il debugging avanzato e la sperimentazione. TensorFlow può essere eseguito senza problemi su diversi dispositivi, dagli smartphone ai sistemi cloud, ed è quindi una scelta affidabile per i progetti di machine learning e deep learning.

Fig. 2. Opzioni di deployment di TensorFlow (immagine dell'autore).

Funzionalità principali di TensorFlow#

Ecco una rapida panoramica di alcune delle interessanti funzionalità offerte da TensorFlow:

• Operazioni sui tensori: TensorFlow supporta un'ampia gamma di operazioni matematiche, tra cui algebra lineare, operazioni sulle matrici e convoluzioni. Queste operazioni sono ottimizzate per essere eseguite in modo efficiente su diversi tipi di hardware.
• Derivazione automatica: TensorFlow calcola automaticamente i gradienti, essenziali per ottimizzare i parametri del modello durante l'addestramento. Questo processo, noto come retropropagazione, consente al modello di imparare dai propri errori e migliorare le prestazioni.
• Addestramento e ottimizzazione: TensorFlow offre algoritmi di ottimizzazione, come la discesa del gradiente, Adam e RMSprop, che aiutano i modelli a ridurre gli errori e a fare previsioni migliori, perfezionando le impostazioni durante l'addestramento.
• Distribuzione: Una volta addestrato, un modello può essere distribuito su diverse piattaforme, tra cui server web, dispositivi mobili e dispositivi edge. TensorFlow offre strumenti per distribuire i modelli in diversi formati, come TensorFlow Lite per dispositivi mobili e dispositivi integrati, e TensorFlow Serving per i servizi web.

Le funzionalità di TensorFlow consentono agli utenti di sviluppare applicazioni in ambiti come la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento per rinforzo e l'IA aziendale.

Cos'è PyTorch?#

PyTorch è una libreria di machine learning open source, sviluppata originariamente dal laboratorio di ricerca sull'IA di Facebook, ora noto come Meta AI. Basato su Python e sulla libreria Torch, PyTorch è ampiamente usato nelle applicazioni di deep learning e semplifica la creazione di modelli di reti neurali.

PyTorch è stato presentato al pubblico nel 2016, in occasione della Conference on Neural Information Processing Systems. Nel 2018 è stato rilasciato PyTorch 1.0. Da allora ha ricevuto numerosi aggiornamenti e ha guadagnato popolarità tra ricercatori e sviluppatori grazie al suo grafo computazionale dinamico e alla facilità d'uso.

Come funziona PyTorch?#

L'obiettivo di PyTorch è simile a quello di TensorFlow: semplificare la creazione e l'addestramento dei modelli di machine learning. Di conseguenza, i due framework condividono molte funzionalità. PyTorch si distingue però per il suo grafo computazionale dinamico.

A differenza dell'approccio originale di TensorFlow, in cui dovevi definire l'intero grafo computazionale prima di eseguire il modello, PyTorch crea il grafo mentre viene eseguito il codice. Questo significa che puoi usare facilmente cicli, condizioni e altre strutture Python, semplificando notevolmente la sperimentazione, il debugging e la gestione di attività con dimensioni di input variabili. Anche se in seguito TensorFlow ha introdotto modalità dinamiche, la flessibilità di PyTorch lo ha distinto dagli altri.

Fig. 3. Confronto tra TensorFlow e PyTorch. Fonte: kruschecompany.com

Funzionalità principali di PyTorch#

Ecco alcune delle altre interessanti funzionalità offerte da PyTorch:

• TorchScript per la produzione: PyTorch supporta TorchScript, che converte i modelli in una forma statica distribuibile senza dipendenze da Python. In questo modo, combina i vantaggi dello sviluppo dinamico con l'efficienza del deployment in produzione, colmando il divario tra flessibilità e prestazioni.
• Addestramento semplificato dei modelli: PyTorch offre un'API intuitiva per l'addestramento dei modelli, soprattutto grazie alle classi DataLoader e Dataset, che semplificano la gestione dei dati e la pre-elaborazione.
• Interoperabilità con altre librerie: PyTorch è altamente compatibile con librerie diffuse come NumPy, SciPy e altre, e si integra facilmente nei flussi di lavoro più ampi di machine learning e calcolo scientifico.

Grazie alla sua flessibilità e alle funzionalità intuitive, PyTorch è ampiamente usato per attività come la ricerca accademica, la computer vision, l'NLP e l'analisi delle serie temporali. Il suo grafo computazionale dinamico è ideale per consentire ai ricercatori di sperimentare con reti neurali complesse e perfezionarle.

Ad esempio, librerie come TorchVision lo rendono una scelta popolare per le attività di computer vision, come la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la segmentazione. Allo stesso modo, nell'NLP, strumenti come TorchText e i modelli Transformer aiutano a svolgere attività come l'analisi del sentiment e la modellazione del linguaggio. Inoltre, per l'analisi delle serie temporali, PyTorch supporta modelli come LSTM e GRU, utili per rilevare schemi nei dati sequenziali in ambiti come la finanza e la sanità.

Come funziona OpenCV nei progetti di computer vision?#

OpenCV (libreria open source per la computer vision) è una libreria software open source per la computer vision. Sviluppata inizialmente da Intel, include oltre 2.500 algoritmi, una documentazione completa e un codice sorgente accessibile.

Anche se a volte viene definito framework, OpenCV è in realtà più simile a una libreria. A differenza di TensorFlow o PyTorch, non offre un ambiente strutturato per creare e addestrare modelli. Si concentra invece su una raccolta di funzioni e algoritmi per l'elaborazione delle immagini e le attività di computer vision. Non impone un flusso di lavoro né una struttura di sviluppo specifici.

Funzionalità principali di OpenCV#

OpenCV è progettato come una libreria modulare con componenti interconnessi, che lo rendono versatile per un'ampia gamma di attività di computer vision. Le sue funzionalità includono:

• Rappresentazione delle immagini: OpenCV archivia i dati delle immagini usando strutture basate su matrici, in cui ogni elemento rappresenta l'intensità di un pixel, assicurando una gestione efficiente dei dati visivi.
• Algoritmi: offre una varietà di algoritmi per attività come il filtraggio, le trasformazioni geometriche, il rilevamento dei bordi e l'estrazione delle caratteristiche.
• Prestazioni in tempo reale: offre prestazioni ad alta velocità grazie a ottimizzazioni come l'elaborazione parallela e il supporto GPU, che lo rendono ideale per le applicazioni in tempo reale.

Queste funzionalità fanno di OpenCV un ottimo strumento da usare insieme a framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch. Combinando i rispettivi punti di forza, gli sviluppatori possono creare modelli di computer vision affidabili.

Ad esempio, TensorFlow o PyTorch possono essere usati per addestrare modelli di deep learning per attività come il rilevamento degli oggetti, mentre OpenCV si occupa della pre-elaborazione delle immagini, dell'estrazione delle caratteristiche e della visualizzazione delle previsioni. Questa integrazione supporta numerose applicazioni, tra cui il riconoscimento facciale, il tracciamento degli oggetti in tempo reale, la realtà aumentata, il controllo tramite gesti, e l'automazione industriale.

Fig. 4 Un esempio di pre-elaborazione di un'immagine con OpenCV.

Delineare il futuro dell'IA#

I framework di IA come TensorFlow, PyTorch e OpenCV sono fondamentali per creare modelli intelligenti. Possono combinare deep learning e computer vision per realizzare strumenti potenti destinati a un'ampia gamma di applicazioni. TensorFlow e PyTorch sono ottimi per sviluppare modelli avanzati e flessibili, mentre OpenCV eccelle nelle attività in tempo reale grazie alla sua velocità ed efficienza.

Sfruttare i punti di forza di framework diversi ci permette di affrontare sfide complesse e di cogliere appieno il potenziale dell'IA. Capire cosa offre ogni framework ci aiuta a scegliere lo strumento giusto per ogni attività, garantendo risultati migliori e soluzioni più efficaci.

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