Descobre o papel das estruturas de IA no desenvolvimento de uma aplicação de visão por computador. Aprende 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 de 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, o OpenCV é adequado para tarefas leves e em tempo real, como o pré-processamento de imagens, a deteção de caraterísticas e o rastreio de objectos, o que o torna uma boa opção para protótipos e aplicações de pequena escala.
Neste artigo, vamos explorar estas três estruturas de IA de visão, as suas principais caraterísticas, diferenças e casos de utilização comuns. Toca a começar!
As estruturas de IA são a espinha dorsal do desenvolvimento de ponta da IA e da visão por computador. Estes ambientes estruturados estão equipados com ferramentas e bibliotecas abrangentes. Simplificam a criação, a formação e a implementação 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:
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 jogador importante no desenvolvimento de 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 Street View, que processa e analisa imagens para melhorar os serviços de navegação e mapeamento.
Em 2019, o TensorFlow 2.0 introduziu actualizações importantes, incluindo uma execução mais fácil, um melhordesempenho do GPU e compatibilidade entre plataformas.
O nome "TensorFlow" provém 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 pelo C++, enquanto o Python fornece uma interface fácil de usar 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 todos os dispositivos, desde smartphones a sistemas de nuvem, tornando-o uma escolha fiável para projectos de aprendizagem automática e profunda.
Segue-se uma breve descrição de algumas das funcionalidades interessantes que o TensorFlow oferece:
TensorFlowpermitem aos utilizadores criar aplicações em áreas como a visão computacional, 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, agora conhecido como Meta AI. Construída em Python e na biblioteca Torch , PyTorch é amplamente utilizada 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 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 de PyTorch é semelhante ao de TensorFlow: facilitar a construção e a formação 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 tinhas de definir todo o gráfico de computação antes de executares o teu modelo, o PyTorch constrói o gráfico à medida que o teu código é executado. Isto significa que podes facilmente usar 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 posteriormente, a flexibilidade do PyTorch o diferenciava.
Eis algumas das outras caraterísticas interessantes PyTorch oferece:
Graças à sua flexibilidade e às suas caraterísticas de fácil utilização, o PyTorch é amplamente utilizado para 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 objetos e segmentação. Da mesma forma, em NLP, ferramentas como TorchText e modelos de transformação ajudam em tarefas como análise de sentimentos e modelagem de linguagem. Paralelamente, para análise de séries temporais, PyTorch suporta modelos como LSTMs e GRUs, tornando-o útil para detetar padrões em dados sequenciais em áreas como finanças e saúde.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma biblioteca de software de visão computacional de código aberto. Inicialmente desenvolvida por Intelinclui mais de 2.500 algoritmos, documentação abrangente e código fonte acessível.
Embora seja por vezes referido como uma estrutura, o OpenCV é na realidade mais uma biblioteca. Ao contrário de TensorFlow ou 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 por computador. 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 com estruturas de aprendizagem profunda como 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 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 TensorFlow, PyTorch e OpenCV são vitais para a criação de modelos inteligentes. Podem combinar aprendizagem profunda e visão computacional para criar ferramentas poderosas para uma vasta gama de aplicações. TensorFlow e PyTorch são óptimos para desenvolver modelos avançados e flexíveis, enquanto o OpenCV se destaca em tarefas em tempo real com rapidez e eficiência.
Utilizar os pontos fortes de 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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