Esplora il potere di trasformazione dell'intelligenza artificiale della computer vision con Ultralytics. Scopri le applicazioni del settore e impara da ingegneri esperti come Muhammad Rizwan Munawar.
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La computer vision (CV) è un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare e comprendere il mondo visivo. La tecnologia funziona in modo molto simile alla vista umana, ma con alcune notevoli differenze: gli esseri umani hanno a disposizione una vita di contesti per allenarsi a distinguere gli oggetti, a capire quanto sono lontani, se si stanno muovendo e se c'è qualcosa di sbagliato in un'immagine.
Grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale e alle innovazioni nel campo dell'apprendimento profondo e delle reti neurali, negli ultimi anni questo campo ha fatto passi da gigante ed è stato in grado di superare gli esseri umani in alcuni compiti legati al rilevamento e all'etichettatura degli oggetti.
Il CV offre soluzioni reali a settori come quello medico, ad esempio, dove è estremamente utile per le implementazioni di diagnosi. Tuttavia, l'utilità del CV si estende anche a numerose altre applicazioni, come lo sport, la vendita al dettaglio, l'agricoltura, i trasporti, la produzione e altro ancora. Noi di Ultralytics rendiamo i modelli di formazione e l'apprendimento automatico accessibili a tutti. Il nostro obiettivo è quello di aiutarti a sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza doverti preoccupare di tutti i dettagli tecnici. Abbiamo visto che persino i ragazzi delle scuole medie hanno iniziato ad addestrare i loro modelli con Ultralytics HUB e YOLOv5.
"La computer vision è una delle cose più straordinarie emerse dal mondo dell'apprendimento profondo e dell'intelligenza artificiale. I progressi che l'apprendimento profondo ha apportato al campo della computer vision hanno davvero fatto la differenza".
Wayne Thompson, scienziato dei dati SAS
Gli ingegneri CV applicano la ricerca sull'IA della visione e sull'apprendimento automatico per risolvere i problemi del mondo reale. In genere, gli ingegneri di visione hanno una notevole esperienza in vari sistemi, come il riconoscimento delle immagini, l'apprendimento automatico, l'IA di frontiera, le reti e le comunicazioni, l'apprendimento profondo, l'intelligenza artificiale, l'informatica avanzata, l'annotazione delle immagini, la scienza dei dati e la segmentazione di immagini e video.
Muhammad Rizwan Munawar è un ingegnere di computer vision. Ha conseguito la laurea in Informatica con specializzazione in Intelligenza Artificiale presso la COMSATS University Islamabad, Wah Campus. Le sue competenze non si limitano all'area della visione, perché sa che ulteriori abilità possono aiutarlo a crescere e a migliorare la sua carriera, quindi conosce anche le applicazioni desktop, il front-end web e lo sviluppo di dashboard accattivanti. Attualmente lavora come freelance sviluppando soluzioni per diversi casi d'uso in base alle esigenze dei suoi clienti.
"È stato un viaggio fatto di ostacoli e di duro lavoro. Quando ho iniziato, non conoscevo nemmeno il rilevamento degli oggetti, ma ero curioso e appassionato soprattutto di IA visiva. Ero all'ultimo anno di studi quando ho iniziato a lavorare come freelance, proprio per apprendere le competenze necessarie. Parallelamente, ho iniziato a imparare i concetti base dell'apprendimento automatico da vari canali YouTube. Dopo 7-8 mesi di lavoro costante, ho sviluppato una buona conoscenza dell'IA di visione e dell'apprendimento profondo e ho deciso di continuare la mia carriera professionale nel campo dei CV".
"Utilizzo YOLOv5 da quando è stato rilasciato, ma per un corretto sviluppo e per le modifiche in base ai diversi casi d'uso, ho utilizzato YOLOv5 per 1,5 anni.""Inizialmente, il problema che stavo affrontando riguardava il rilevamento degli oggetti, quindi ho iniziato a esplorare diversi algoritmi relativi al rilevamento degli oggetti. Dopo aver dedicato un po' di tempo alla ricerca, ho confrontato la mappa di diversi rilevatori di oggetti e mi sono reso conto che l'accuratezza di YOLOv5 sul dataset coco è molto elevata rispetto ad altri rilevatori di oggetti dell'epoca. Così, ho etichettato i miei dati e ho messo a punto YOLOv5 sui miei dati personalizzati, con l'obiettivo di rilevare le persone".YOLOv5 è molto facile da usare, modificare e mettere a punto e la sua vasta comunità è sempre disponibile ad aiutare chi incontra un problema. Gli aggiornamenti regolari di YOLOv5 mi forniscono giorno per giorno la facilità di rilevare gli oggetti in modo molto efficiente".
Grazie per aver letto il viaggio di Muhammad! Se vuoi saperne di più sul suo lavoro, visita il suo sito web. E per essere sempre aggiornato sulle ultime novità di YOLOv5 e dell'IA visiva, seguici su Twitter e Linkedin!
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