21 de novembro de 2024
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.
A inteligência artificial (IA) e a visão computacional estão remodelando rapidamente nosso cotidiano de maneiras notáveis. Desde recomendações personalizadas até carros autônomos, as aplicações de Visão de IA estão se tornando uma parte vital de todos os setores. No coração dessas inovações estão as estruturas de IA, ferramentas essenciais que tornam possível a criação, otimização e implantação de modelos de IA.
TensorFlowPyTorch, e OpenCV são estruturas de IA populares para o desenvolvimento de aplicações de visão computacional, cada uma delas adaptada para responder a desafios e casos de utilização específicos.
Por exemplo, 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, PyTorch, com o seu design intuitivo e flexível, é popular entre investigadores e programadores que trabalham em tecnologias inovadoras. Por outro lado, 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, exploraremos essas três estruturas de Vision AI, seus principais recursos, diferenças e casos de uso comuns. Vamos começar!
As frameworks de IA são a espinha dorsal do desenvolvimento de IA e visão computacional de ponta. Estes ambientes estruturados vêm equipados com ferramentas e bibliotecas abrangentes. Eles agilizam a criação, o treino e a implementação de modelos de IA. Ao oferecer funções pré-construídas e algoritmos otimizados, as frameworks de IA reduzem significativamente o tempo e o esforço de desenvolvimento.
Aqui estão algumas das estruturas de IA mais utilizadas:
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para a criação e implementação de modelos de aprendizagem profunda. Oferece ferramentas poderosas para cálculos numéricos em CPUs (unidades centrais de processamento) e GPUs (unidades de processamento gráfico). Pode ser utilizada para tarefas como o desenvolvimento de redes neurais, o processamento de dados e a resolução de vários desafios de IA e de aprendizagem automática.
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 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, TensorFlow 2.0 introduziu atualizações importantes, incluindo uma execução mais fácil, melhordesempenho GPU e compatibilidade entre plataformas.
O nomeTensorFlow" deriva do seu conceito-chave:Tensor" representa matrizes multidimensionais de dados e "Flow" descreve como os dados se movem através de um gráfico computacional.
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 por C++, enquanto 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. 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.
Aqui está uma visão rápida de algumas das funcionalidades interessantes que TensorFlow oferece:
As funcionalidades do TensorFlow permitem aos utilizadores criar aplicações em áreas como a visão por computador, o processamento de linguagem natural (PNL), a aprendizagem por reforço e a IA empresarial.
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 , PyTorch é amplamente utilizado para aplicações de aprendizagem profunda, simplificando a criação de modelos de redes neurais.
PyTorch foi apresentado ao público na Conferência de 2016 sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural. Em 2018, foi lançado 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.
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 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, 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 TensorFlow tenha introduzido modos dinâmicos mais tarde, a flexibilidade do PyTorch o diferenciou.
Eis algumas das outras funcionalidades interessantes PyTorch oferece:
Graças à sua flexibilidade e caraterísticas de fácil utilização, 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.
Por exemplo, bibliotecas como a TorchVision fazem dela uma escolha popular para tarefas de visão computacional, como classificação de imagens, deteção de objectos e segmentação. Da mesma forma, na PNL, ferramentas como TorchText e modelos de transformação ajudam em tarefas como análise de sentimentos e modelação de linguagem. Paralelamente, para a análise de séries temporais, PyTorch suporta modelos como LSTMs e GRUs, tornando-o útil para detetar padrões em dados sequenciais em domínios como as finanças e os cuidados de saúde.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma biblioteca de software de visão computacional de código aberto. Inicialmente desenvolvida pela Intelinclui mais de 2.500 algoritmos, documentação exaustiva e código-fonte acessível.
Embora seja por vezes referido como uma estrutura, 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.
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:
Estas caraterísticas fazem do OpenCV uma óptima ferramenta para trabalhar em conjunto com estruturas de aprendizagem profunda como o TensorFlow e PyTorch. Ao combinar os seus pontos fortes, os programadores podem criar modelos de visão computacional fiáveis.
Por exemplo, TensorFlow ou PyTorch podem ser utilizados para treinar modelos de aprendizagem profunda para tarefas como a deteção de objectos, enquanto OpenCV se encarrega do pré-processamento de imagens, da extração de caraterísticas e da apresentação de previsões. Esta integração suporta uma vasta gama de aplicações, incluindo o reconhecimento facial, o seguimento de objectos em tempo real, a realidade aumentada, o controlo por gestos e a automação industrial.
As estruturas de IA como o TensorFlow, PyTorch e 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. TensorFlow e PyTorch são óptimos para desenvolver modelos avançados e flexíveis, enquanto OpenCV se destaca em tarefas em tempo real com rapidez e eficiência.
Usar os pontos fortes de diferentes frameworks nos permite enfrentar desafios complexos e aproveitar ao máximo o potencial da IA. Entender o que cada framework oferece nos ajuda a escolher a ferramenta certa para o trabalho, garantindo melhores resultados e soluções mais eficazes.
Explore mais sobre IA em nosso repositório GitHub e junte-se à nossa comunidade ativa. Leia mais sobre aplicações de IA em agricultura e saúde.
.webp)
