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 por computador estão a remodelar rapidamente o nosso quotidiano de forma notável. Desde recomendações personalizadas a carros autónomos, as aplicações de IA de visão estão a tornar-se uma parte vital de todas as indústrias. No centro destas inovações estão as estruturas de IA, ferramentas essenciais que tornam possível a criação, otimização e implementação de modelos de IA.
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!
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.
Eis algumas das estruturas de IA mais utilizadas:
O 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.
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.
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.
Aqui está uma visão rápida de algumas das funcionalidades interessantes que o 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, 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.
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.
Aqui estão algumas das outras caraterísticas interessantes que o PyTorch oferece:
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.
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, o 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 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.
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:
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.
Por exemplo, o TensorFlow ou o PyTorch podem ser utilizados para treinar modelos de aprendizagem profunda para tarefas como a deteção de objectos, enquanto o 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, 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.
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