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Descubra o papel das estruturas de IA no desenvolvimento de uma aplicação de visão computacional. Saiba mais sobre as estruturas de IA de visão, como TensorFlow, PyTorch e OpenCV.
TensorFlow, PyTorch e OpenCV são estruturas de IA populares para o desenvolvimento de aplicações de visão computacional, cada uma delas adaptada para enfrentar desafios e casos de utilização específicos.
Por exemplo, o TensorFlow é conhecido pela sua escalabilidade e funcionalidades prontas para produção, o que o torna uma excelente escolha para projectos de IA em grande escala. Do mesmo modo, o PyTorch, com o seu design intuitivo e flexível, é popular entre investigadores e programadores que trabalham em tecnologias inovadoras. Por outro lado, o OpenCV é adequado para tarefas leves e em tempo real, como pré-processamento de imagens, deteção de caraterísticas e rastreamento de objetos, o que o torna uma boa opção para prototipagem e aplicações de menor escala.
Neste artigo, vamos explorar essas três estruturas de IA de visão, seus principais recursos, diferenças e casos de uso comuns. Vamos começar!
O que são quadros de IA?
As estruturas de IA são a espinha dorsal do desenvolvimento de ponta em IA e visão computacional. Estes ambientes estruturados estão equipados com ferramentas e bibliotecas abrangentes. Eles simplificam a criação, o treinamento e a implantação de modelos de IA. Ao oferecer funções pré-construídas e algoritmos optimizados, as estruturas de IA reduzem significativamente o tempo e o esforço de desenvolvimento.
Figura 1. Razões para utilizar quadros de IA. (Imagem do autor).
PyTorch: Criado pela Meta, o PyTorch é normalmente utilizado para investigação e criação de protótipos. É flexível e fácil de usar, tornando-o ideal para experimentar novas ideias.
OpenCV: É uma biblioteca para tarefas de visão computacional e processamento de imagem. O OpenCV é conhecido pelas suas capacidades em tempo real e algoritmos extensivos e é utilizado tanto na investigação como em aplicações práticas.
O TensorFlow foi lançado pela primeira vez em 2015 e rapidamente se tornou um ator importante no desenvolvimento da IA. Evoluiu a partir da anterior estrutura de código fechado da Google, DistBelief. Desde então, tem sido utilizado em grandes projectos da Google, como o algoritmo de pesquisa RankBrain, que ajuda a tornar os resultados de pesquisa mais precisos e relevantes, e o mapeamento do Street View, que processa e analisa imagens para melhorar os serviços de navegação e mapeamento.
Em 2019, o TensorFlow 2.0 introduziu atualizações importantes, incluindo uma execução mais fácil, melhor desempenho da GPU e compatibilidade entre plataformas.
Como é que o TensorFlow funciona?
O nome "TensorFlow" deriva do seu conceito-chave: "Tensor" representa matrizes multidimensionais de dados e "Flow" descreve a forma como os dados se movem através de um gráfico computacional.
O TensorFlow utiliza gráficos de fluxo de dados, em que os nós representam operações matemáticas e as ligações entre eles representam tensores ou matrizes de dados multidimensionais. Os cálculos complexos são tratados eficientemente em segundo plano pelo C++, enquanto o Python fornece uma interface fácil de utilizar para os programadores.
Oferece APIs de alto nível para simplificar o desenvolvimento e APIs de baixo nível para depuração e experimentação avançadas. O Tensorflow pode ser executado sem problemas em vários dispositivos, desde smartphones a sistemas de nuvem, o que o torna uma escolha fiável para projectos de aprendizagem automática e profunda.
Fig. 2. Opções de implementação do TensorFlow (Imagem do autor).
Principais caraterísticas do TensorFlow
Aqui está uma visão rápida de algumas das funcionalidades interessantes que o TensorFlow oferece:
Operações com tensores: O TensorFlow suporta uma ampla gama de operações matemáticas, incluindo álgebra linear, operações de matriz e convoluções. Essas operações são otimizadas para execução eficiente em vários hardwares.
Diferenciação automática: O TensorFlow calcula automaticamente os gradientes, que são essenciais para otimizar os parâmetros do modelo durante o treinamento. Esse processo, conhecido como backpropagation, permite que o modelo aprenda com seus erros e melhore seu desempenho.
PyTorch é uma biblioteca de aprendizagem automática de código aberto originalmente desenvolvida pelo Laboratório de Investigação de IA do Facebook, atualmente conhecido como Meta AI. Construído em Python e na biblioteca Torch, o PyTorch é amplamente utilizado para aplicações de aprendizagem profunda, simplificando a criação de modelos de redes neurais.
O PyTorch foi apresentado ao público na Conferência de 2016 sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural. Em 2018, foi lançado o PyTorch 1.0. Desde então, tem visto muitas actualizações e ganhou popularidade entre investigadores e programadores devido ao seu gráfico computacional dinâmico e facilidade de utilização.
Como é que o PyTorch funciona?
O objetivo do PyTorch é semelhante ao do TensorFlow: facilitar a criação e o treino de modelos de aprendizagem automática. Consequentemente, partilham muitas caraterísticas. No entanto, o que faz com que o PyTorch se destaque é o seu gráfico computacional dinâmico.
Ao contrário da abordagem original do TensorFlow, em que era necessário definir todo o gráfico de computação antes de executar o modelo, o PyTorch constrói o gráfico à medida que o código é executado. Isso significa que você pode usar facilmente loops, condicionais e outras estruturas Python, tornando muito mais simples experimentar, depurar e lidar com tarefas com tamanhos de entrada variáveis. Embora o TensorFlow tenha introduzido modos dinâmicos mais tarde, a flexibilidade do PyTorch o diferenciou.
Fig. 3. Comparação entre o TensorFlow e o PyTorch. fonte: kruschecompany.com
Principais caraterísticas do PyTorch
Aqui estão algumas das outras caraterísticas interessantes que o PyTorch oferece:
TorchScript para produção: O PyTorch suporta TorchScript, que converte modelos numa forma estática que pode ser implementada sem dependências Python. Isso combina os benefícios do desenvolvimento dinâmico com a implantação eficiente da produção, preenchendo a lacuna entre flexibilidade e desempenho.
Treino simplificado de modelos: O PyTorch oferece uma API de fácil utilização para o treino de modelos, especialmente com as suas classes DataLoader e Dataset, que tornam o manuseamento de dados e o pré-processamento simples.
Interoperabilidade com outras bibliotecas: O PyTorch é altamente compatível com bibliotecas populares como NumPy, SciPy e outras, permitindo uma integração fácil em fluxos de trabalho mais alargados de aprendizagem automática e computação científica.
Graças à sua flexibilidade e caraterísticas de fácil utilização, o PyTorch é amplamente utilizado em tarefas como a investigação académica, a visão computacional, a PNL e a análise de séries temporais. O seu gráfico computacional dinâmico torna-o perfeito para os investigadores experimentarem e aperfeiçoarem redes neurais complexas.
Como funciona o OpenCV em projectos de visão computacional?
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma biblioteca de software de visão computacional de código aberto. Inicialmente desenvolvida pela Intel, inclui mais de 2.500 algoritmos, documentação exaustiva e código-fonte acessível.
Embora seja por vezes referido como uma estrutura, o OpenCV é, na verdade, mais uma biblioteca. Ao contrário do TensorFlow ou do PyTorch, não fornece um ambiente estruturado para construir e treinar modelos. Em vez disso, concentra-se em oferecer uma coleção de funções e algoritmos para tarefas de processamento de imagem e visão computacional. Não impõe um fluxo de trabalho específico ou uma estrutura de desenvolvimento.
Principais caraterísticas do OpenCV
O OpenCV foi concebido como uma biblioteca modular com componentes interligados, o que o torna versátil para uma vasta gama de tarefas de visão computacional. As suas caraterísticas incluem:
Representação de imagens: O OpenCV armazena dados de imagem usando estruturas baseadas em matrizes, com cada elemento representando a intensidade do pixel, garantindo um tratamento eficiente dos dados visuais.
Algoritmos: Oferece uma variedade de algoritmos para tarefas como filtragem, transformações geométricas, deteção de margens e extração de caraterísticas.
Desempenho em tempo real: Proporciona um desempenho de alta velocidade através de optimizações como o processamento paralelo e o suporte de GPU, tornando-o ideal para aplicações em tempo real.
Estas caraterísticas fazem do OpenCV uma óptima ferramenta para trabalhar em conjunto com estruturas de aprendizagem profunda como o TensorFlow e o PyTorch. Ao combinar os seus pontos fortes, os programadores podem criar modelos de visão computacional fiáveis.
Fig. 4. Um exemplo de pré-processamento de uma imagem utilizando o OpenCV.
Enquadrar o futuro da IA
As estruturas de IA como o TensorFlow, o PyTorch e o OpenCV são vitais para a criação de modelos inteligentes. Podem combinar a aprendizagem profunda e a visão por computador para criar ferramentas poderosas para uma vasta gama de aplicações. O TensorFlow e o PyTorch são óptimos para desenvolver modelos avançados e flexíveis, enquanto o OpenCV se destaca em tarefas em tempo real com rapidez e eficiência.
A utilização dos pontos fortes das diferentes estruturas permite-nos enfrentar desafios complexos e tirar o máximo partido do potencial da IA. Compreender o que cada estrutura oferece ajuda-nos a escolher a ferramenta certa para o trabalho, garantindo melhores resultados e soluções mais eficazes.