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

L’intelligenza artificiale (AI) e la visione artificiale stanno trasformando rapidamente la nostra vita quotidiana in modi straordinari. Dai consigli personalizzati alle auto a guida autonoma, le applicazioni della Vision AI stanno diventando fondamentali in ogni settore. Al centro di queste innovazioni ci sono i framework di AI, strumenti essenziali che rendono possibile creare, ottimizzare e distribuire modelli di AI.

TensorFlow, PyTorch e OpenCV sono framework di IA molto diffusi per sviluppare applicazioni di visione artificiale, ciascuno pensato 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. PyTorch, con il suo design intuitivo e flessibile, è invece molto apprezzato da ricercatori e sviluppatori che lavorano a nuove tecnologie. OpenCV, d'altra parte, è particolarmente adatto alle attività leggere in tempo reale, come la pre-elaborazione delle immagini, il rilevamento delle caratteristiche e il tracciamento degli oggetti, ed è quindi una buona opzione per la prototipazione e le applicazioni su scala ridotta.

In questo articolo esamineremo questi tre framework di IA per la visione, le loro funzionalità principali, le differenze e i casi d'uso più comuni.

Cosa sono i framework di IA?#

I framework di IA sono alla base dello sviluppo moderno dell'IA e della visione artificiale. Questi ambienti strutturati includono strumenti e librerie completi e semplificano la creazione, l'addestramento e la distribuzione dei modelli di IA. Grazie a funzioni predefinite e algoritmi ottimizzati, i framework di IA riducono notevolmente i tempi e l'impegno necessari per lo sviluppo.

Fig. 1. Motivi per utilizzare 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 reti neurali, reti neurali convoluzionali (CNNs) e reti neurali ricorrenti (RNNs).
• PyTorch: creato da Meta, PyTorch è comunemente usato per la ricerca e la prototipazione. È flessibile e facile da usare, il che lo rende ideale per sperimentare nuove idee.
• OpenCV: è una libreria per attività di visione artificiale e elaborazione delle immagini. OpenCV è nota per le sue funzionalità in tempo reale e per l'ampia gamma di algoritmi, ed è utilizzata 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 potenti strumenti per i calcoli numerici su CPU (unità centrali di elaborazione) e GPU (unità di elaborazione grafica). Può essere usata per attività come lo sviluppo di reti neurali, l'elaborazione dei dati e la risoluzione di varie sfide legate all'IA e al machine learning.

TensorFlow è stato rilasciato per la prima volta nel 2015 e si è affermato rapidamente come protagonista nello sviluppo dell'IA. È l'evoluzione del precedente framework closed source di Google, DistBelief. Da allora, è stato usato in importanti progetti Google, come l'algoritmo di ricerca RankBrain, che contribuisce a rendere i risultati più accurati e pertinenti, e la mappatura Street View, che elabora e analizza le immagini per migliorare i servizi di navigazione e mappatura.

Nel 2019, TensorFlow 2.0 ha introdotto aggiornamenti fondamentali, tra cui l'esecuzione eager, prestazioni GPU migliorate e la compatibilità multipiattaforma.

Come funziona TensorFlow?#

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

TensorFlow usa grafi di flusso dei dati, in cui i nodi rappresentano operazioni matematiche e i collegamenti tra i nodi rappresentano tensori o array di dati multidimensionali. I calcoli complessi vengono gestiti in modo efficiente in background da C++, 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 su dispositivi diversi, dagli smartphone ai sistemi cloud, ed è quindi una scelta affidabile per i progetti di machine learning e deep learning.

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

Funzionalità principali di TensorFlow#

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

• Operazioni sui tensori: TensorFlow supporta un'ampia gamma di operazioni matematiche, tra cui algebra lineare, operazioni matriciali e convoluzioni. Queste operazioni sono ottimizzate per essere eseguite in modo efficiente su diversi tipi di hardware.
• Derivazione automatica: TensorFlow calcola automaticamente i gradienti, fondamentali per ottimizzare i parametri del modello durante l'addestramento. Questo processo, noto come backpropagation, consente al modello di imparare dai propri errori e migliorare le prestazioni.
• Addestramento e ottimizzazione: TensorFlow offre algoritmi di ottimizzazione, come Gradient Descent, Adam e RMSprop, che aiutano i modelli a ridurre gli errori e a fare previsioni migliori perfezionandone 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 modelli in diversi formati, come TensorFlow Lite per dispositivi mobili e integrati, TensorFlow Serving per i servizi web e TensorFlow.js per i browser.

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

Cos'è PyTorch?#

PyTorch è una libreria open source di machine learning, sviluppata inizialmente dall'AI Research Lab 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 strumenti 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 addestrare i modelli, in particolare grazie alle classi DataLoader e Dataset, che semplificano la gestione e la pre-elaborazione dei dati.
• 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 molto usato in ambiti come la ricerca accademica, la visione artificiale, l'NLP e l'analisi delle serie temporali. Il suo grafo computazionale dinamico è particolarmente adatto ai ricercatori che vogliono sperimentare con reti neurali complesse e perfezionarle.

Ad esempio, librerie come TorchVision lo rendono una scelta molto diffusa per attività di visione artificiale quali classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti e segmentazione. Allo stesso modo, nell'NLP, strumenti come TorchText e i modelli Transformer aiutano in attività come l'analisi del sentiment e la modellazione del linguaggio. Per l'analisi delle serie temporali, PyTorch supporta modelli come LSTM e GRU, utili per rilevare schemi nei dati sequenziali in settori come la finanza e la sanità.

Come funziona OpenCV nei progetti di computer vision?#

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

Anche se a volte viene definita framework, OpenCV è in realtà più simile a una libreria. A differenza di TensorFlow o PyTorch, non fornisce 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 visione artificiale. Non impone un flusso di lavoro o 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 diversi algoritmi per attività come filtraggio, trasformazioni geometriche, rilevamento dei bordi ed 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 rendono OpenCV uno strumento ideale da affiancare a framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch. Combinandone i punti di forza, gli sviluppatori possono creare modelli di visione artificiale 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 gestuale 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 valorizzare al massimo il potenziale dell'IA. Capire cosa offre ciascun framework ci aiuta a scegliere lo strumento giusto per il lavoro, ottenendo risultati migliori e soluzioni più efficaci.

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