In questo compito, esplorazione del mondo del **rilevamento oggetti** utilizzando il deep learning. Prima, creazione di un **modello di rilevamento oggetti personalizzato** da zero utilizzando **Keras**. Successivamente, caricamento di un **modello YOLOv8 preaddestrato** e applicazione allo stesso dataset.

Durante il percorso:

- Addestramento di un rilevatore di oggetti semplice basato su Keras;
- Caricamento ed esecuzione di predizioni con un modello YOLOv8 addestrato sugli stessi dati;
- Valutazione delle prestazioni su immagini di validazione reali;
- Confronto dei risultati e comprensione della differenza tra modelli personalizzati e quelli all'avanguardia.

A metà del notebook, riflessione sui limiti della costruzione di modelli di rilevamento da zero — e breve menzione dell'importanza del **transfer learning** per applicazioni pratiche.

### [Colab Object Detection Project](https://colab.research.google.com/drive/1S9TTP01SHG20Ugm-hYuoCdqvq-tqUr36?usp=sharing)



Scarica Dataset

Introduzione completa alla computer vision, con un focus sulla percezione e interpretazione automatica dei dati visivi. Include pre-elaborazione delle immagini, estrazione delle caratteristiche, rilevamento degli oggetti e tecniche di deep learning utilizzate nei moderni sistemi di visione.

La computer vision consente alle macchine di interpretare e analizzare dati visivi, imitando la percezione umana. Questa sezione copre le basi della rappresentazione delle immagini, i modelli di colore e le fondamenta matematiche essenziali per comprendere come i computer elaborano le immagini. Verranno esplorate applicazioni reali, dai veicoli autonomi all'imaging medico, e verrà illustrato come la computer vision si integri con l'AI e il machine learning.

OpenCV è una potente libreria per la manipolazione delle immagini e le attività di visione artificiale. Questa sezione tratta le tecniche essenziali come il filtraggio delle immagini, le trasformazioni, il rilevamento dei bordi e la segmentazione. Verranno illustrate le modalità per eseguire sfocatura, thresholding, rilevamento dei contorni ed estrazione delle caratteristiche per migliorare e analizzare le immagini in modo efficiente.

Le CNN elaborano dati visivi utilizzando strati di convoluzione, pooling e attivazione per estrarre caratteristiche utili in compiti come la classificazione delle immagini e il riconoscimento di oggetti. I componenti chiave includono il padding, la convoluzione per l'estrazione delle caratteristiche, il pooling per la riduzione della complessità e l'attivazione per introdurre non linearità. Architetture popolari come AlexNet, VGG e ResNet alimentano l'IA in ambiti quali sanità, autonomia e sicurezza.

Il rilevamento oggetti è un compito fondamentale nella computer vision che consiste nell'identificare e localizzare oggetti all'interno di un'immagine. A differenza della classificazione delle immagini, che assegna un'unica etichetta all'intera immagine, il rilevamento oggetti non solo classifica gli oggetti ma ne determina anche le posizioni utilizzando riquadri di delimitazione. Questa sezione tratta le principali tecniche e algoritmi utilizzati nel rilevamento oggetti, dai metodi tradizionali agli approcci basati su deep learning come YOLO e U-Net.

La computer vision ha compiuto notevoli progressi nel corso degli anni, passando da semplici metodi di elaborazione delle immagini a complesse tecniche di deep learning. Questa sezione approfondisce le innovazioni più recenti nella computer vision, concentrandosi su transfer learning, riconoscimento facciale e generazione di immagini. Verranno esaminati i vantaggi dei modelli pre-addestrati sulle prestazioni, i principi della tecnologia di riconoscimento facciale e il modo in cui l'IA crea immagini tramite deep learning.

Sfida: Rilevamento Oggetti con Modello Personalizzato e YOLO

Compito

Colab Object Detection Project