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← Corso 02 · Vedere (Lezione 02.03 · 20 minuti · Fotocamera · Primo modello)

Trovare gli oggetti.

Contare le mele sul tavolo vuol dire trovarle una per una. Qui segui un rilevatore della famiglia YOLO, dalle migliaia di riquadri che propone ai pochi che restano, e provi quello che gira sul tuo telefono.

Cosa impari
  1. Come un modello descrive un oggetto con un riquadro e quattro numeri
  2. Cosa misura l'IoU e perché serve a togliere i doppioni
  3. Quanto costa la risoluzione e cosa si perde abbassandola
Ti serve sapere

Se non ti ricordi una di queste cose, il link ti porta al capitolo che la spiega.

Come vuoi seguirla
Preparo la scena…
  1. 01 La domanda

    Cosa c'è, e anche dove.

    Sul tavolo ci sono tre mele e una tazza. Classificare la foto non basta più, perché le risposte sono tante e ognuna ha il suo posto. Il rilevamento01.04 trova ogni oggetto, gli dà una classe e lo chiude in un riquadro. Contare le mele diventa facile, basta contare i riquadri.

    In pratica. Se ti serve sapere solo se una cosa c'è, classificare è più semplice e più veloce. Il rilevamento serve quando conta dove sta o quante sono.

01 / 07
(Approfondisci)

Qualche numero in più.


(01)

La famiglia YOLO

Joseph Redmon ha presentato YOLO nel 2016. I rilevatori di allora guardavano la foto migliaia di volte, un pezzo alla volta, e impiegavano secondi. YOLO la guardava una volta sola e arrivava a 45 fotogrammi al secondo su una GPU da computer.

Da allora sono uscite molte versioni, scritte da gruppi diversi. Ultralytics distribuisce YOLOv8 e i suoi successori in cinque taglie, da nano a extra large. Attento alla licenza prima di usarli in un prodotto, perché è la AGPL e chiede di pubblicare anche il tuo codice. Il rilevatore della prova qui sotto è EfficientDet-Lite0 di Google, con licenza Apache.

  • 3,2 Mpesi di YOLOv8 nano
  • 8,7 Goperazioni per foto a 640 pixel
  • 37,3mAP su COCO, il voto dei rilevatori
(02)

Come si dà il voto a un rilevatore

Un riquadro conta come giusto se ha la classe giusta e un IoU di almeno 0,5 con quello disegnato a mano. Poi per ogni classe si guardano due cose. Quante delle risposte del modello sono giuste, e quanti degli oggetti veri il modello ha trovato. Alzando la soglia di confidenza la prima sale e la seconda scende.

Si prova ogni soglia e si fa la media, prima per ogni classe e poi tra le classi. Il risultato si chiama mAP, mean average precision. Il dataset COCO rende il voto più severo e fa la media anche su dieci soglie di IoU, da 0,5 a 0,95.

(03)

COCO, le 80 classi di partenza

Quasi tutti i rilevatori già pronti sono addestrati su COCO, un dataset pubblicato da Microsoft nel 2014. Ha 80 classi di oggetti comuni, come persona, bicicletta, tazza e forchetta, e più di 200.000 foto con i riquadri disegnati a mano.

Se i tuoi oggetti sono tra quelle 80 classi puoi usare un modello pronto. Altrimenti lo addestri di nuovo sulle tue foto, partendo dai pesi già imparati su COCO. Qui però non basta scattare. Su ogni foto va disegnato un riquadro per ogni oggetto, e questo lavoro è la parte più lunga.

(Prova sul telefono)

Il rilevatore dal vivo


Inquadra il tavolo o la stanza. Un rilevatore già addestrato sulle 80 classi di COCO disegna i riquadri in diretta, con la classe e la confidenza. Con il cursore cambi la soglia e vedi quali riquadri restano.

Lo strumento ha bisogno di JavaScript acceso.

Il modello si scarica una volta sola, poi funziona anche in modalità aereo. Le immagini della fotocamera restano nel telefono. Prova a contare gli oggetti piccoli da lontano e poi da vicino.

(Verifica)

4 domande per chiudere la lezione.

Quando rispondi a tutte, la lezione risulta fatta e sulla mappa la sua pietra diventa gialla. Conta rispondere, non il punteggio.


  1. (01)

    Cosa aggiunge il rilevamento rispetto alla classificazione?

  2. (02)

    Due riquadri coincidono perfettamente. Quanto vale il loro IoU?

  3. (03)

    Sulla stessa mela restano tre riquadri. Cosa li riduce a uno?

  4. (04)

    Passi da 640 a 320 pixel. Cosa succede?

Per chiudere la lezione rispondi alla verifica

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(Prossima lezione · 02.04) Ritagliare ai pixel