Entendendo as Etapas Chave em um Projeto de Visão Computacional

Introdução

Visão computacional é um subcampo da inteligência artificial (IA) que ajuda os computadores a ver e entender o mundo como os humanos. Ela processa e analisa imagens ou vídeos para extrair informações, reconhecer padrões e tomar decisões com base nesses dados.

Assista: Como Fazer Visão Computacional Projetos | Um Guia Passo a Passo

Técnicas de visão computacional como detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação de instâncias podem ser aplicadas em vários setores, desde direção autônoma até imagens médicas para obter insights valiosos.

Trabalhar em seus próprios projetos de visão computacional é uma ótima maneira de entender e aprender mais sobre visão computacional. No entanto, um projeto de visão computacional pode consistir em muitas etapas e pode parecer confuso à primeira vista. Ao final deste guia, você estará familiarizado com as etapas envolvidas em um projeto de visão computacional. Percorreremos tudo do início ao fim de um projeto, explicando por que cada parte é importante. Vamos começar e fazer do seu projeto de visão computacional um sucesso!

Uma visão geral de um projeto de visão computacional

Antes de discutir os detalhes de cada etapa envolvida em um projeto de visão computacional, vamos examinar o processo geral. Se você iniciasse um projeto de visão computacional hoje, seguiria os seguintes passos:

• Sua primeira prioridade deve ser entender os requisitos do seu projeto.
• Em seguida, você coletaria e rotularia com precisão as imagens que ajudarão a treinar seu modelo.
• Em seguida, você limparia seus dados e aplicaria técnicas de aumento para prepará-los para o treinamento do modelo.
• Após o treinamento do modelo, você testará e avaliará minuciosamente seu modelo para garantir que ele tenha um desempenho consistente em diferentes condições.
• Finalmente, você implantaria seu modelo no mundo real e o atualizaria com base em novas percepções e feedback.

Agora que sabemos o que esperar, vamos direto aos passos e fazer seu projeto avançar.

Passo 1: Definir os objetivos do seu projeto

O primeiro passo em qualquer projeto de visão computacional é definir claramente o problema que você está tentando resolver. Conhecer o objetivo final ajuda você a começar a construir uma solução. Isso é especialmente verdadeiro quando se trata de visão computacional, porque o objetivo do seu projeto afetará diretamente qual tarefa de visão computacional você precisa focar.

Aqui estão alguns exemplos de objetivos de projeto e as tarefas de visão computacional que podem ser usadas para atingir esses objetivos:

• Objetivo: Desenvolver um sistema que possa monitorar e gerenciar o fluxo de diferentes tipos de veículos em rodovias, melhorando o gerenciamento do tráfego e a segurança.

  • Tarefa de Visão Computacional: A detecção de objetos é ideal para o monitoramento de tráfego, pois localiza e identifica vários veículos de forma eficiente. É menos exigente computacionalmente do que a segmentação de imagem, que fornece detalhes desnecessários para esta tarefa, garantindo uma análise mais rápida e em tempo real.

• Objetivo: Desenvolver uma ferramenta que auxilie os radiologistas, fornecendo contornos precisos, em nível de pixel, de tumores em exames de imagem médica.

  • Tarefa de Visão Computacional: A segmentação de imagem é adequada para imagens médicas porque fornece limites precisos e detalhados de tumores, que são cruciais para avaliar o tamanho, a forma e o planejamento do tratamento.

• Objetivo: Criar um sistema digital que categorize vários documentos (por exemplo, faturas, recibos, documentos legais) para melhorar a eficiência organizacional e a recuperação de documentos.

  • Tarefa de Visão Computacional: A classificação de imagens é ideal aqui, pois lida com um documento de cada vez, sem precisar considerar a posição do documento na imagem. Essa abordagem simplifica e acelera o processo de classificação.

Passo 1.5: Selecionando o Modelo e a Abordagem de Treinamento Corretos

Após entender o objetivo do projeto e as tarefas adequadas de visão computacional, uma parte essencial da definição da meta do projeto é selecionar o modelo certo e a abordagem de treinamento.

Dependendo do objetivo, você pode optar por selecionar o modelo primeiro ou depois de ver quais dados você pode coletar na Etapa 2. Por exemplo, suponha que seu projeto seja altamente dependente da disponibilidade de tipos específicos de dados. Nesse caso, pode ser mais prático coletar e analisar os dados primeiro antes de selecionar um modelo. Por outro lado, se você tiver uma compreensão clara dos requisitos do modelo, poderá escolher o modelo primeiro e, em seguida, coletar dados que se ajustem a essas especificações.

Escolher entre treinar do zero ou usar transfer learning afeta a forma como você prepara seus dados. O treinamento do zero requer um conjunto de dados diversificado para construir a compreensão do modelo desde o início. O transfer learning, por outro lado, permite que você use um modelo pré-treinado e o adapte com um conjunto de dados menor e mais específico. Além disso, escolher um modelo específico para treinar determinará como você precisa preparar seus dados, como redimensionar imagens ou adicionar anotações, de acordo com os requisitos específicos do modelo.

Observação: Ao escolher um modelo, considere sua implantação para garantir a compatibilidade e o desempenho. Por exemplo, modelos leves são ideais para computação de borda devido à sua eficiência em dispositivos com recursos limitados. Para saber mais sobre os pontos-chave relacionados à definição do seu projeto, leia nosso guia sobre como definir os objetivos do seu projeto e selecionar o modelo certo.

Antes de começar o trabalho prático de um projeto de visão computacional, é importante ter uma compreensão clara desses detalhes. Verifique se você considerou o seguinte antes de passar para a Etapa 2:

• Defina claramente o problema que você está tentando resolver.
• Determine o objetivo final do seu projeto.
• Identifique a tarefa específica de visão computacional necessária (por exemplo, detecção de objetos, classificação de imagens, segmentação de imagens).
• Decida se treina um modelo do zero ou se usa a aprendizagem por transferência.
• Selecione o modelo apropriado para sua tarefa e necessidades de implementação.

Passo 2: Coleta e Anotação de Dados

A qualidade de seus modelos de visão computacional depende da qualidade de seu conjunto de dados. Você pode coletar imagens da internet, tirar suas próprias fotos ou usar conjuntos de dados pré-existentes. Aqui estão alguns ótimos recursos para baixar conjuntos de dados de alta qualidade: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository e Kaggle Datasets.

Algumas bibliotecas, como a Ultralytics, fornecem suporte integrado para vários conjuntos de dados, tornando mais fácil começar com dados de alta qualidade. Essas bibliotecas geralmente incluem utilitários para usar conjuntos de dados populares de forma integrada, o que pode economizar muito tempo e esforço nos estágios iniciais do seu projeto.

No entanto, se você optar por coletar imagens ou tirar suas próprias fotos, precisará anotar seus dados. A anotação de dados é o processo de rotular seus dados para transmitir conhecimento ao seu modelo. O tipo de anotação de dados com o qual você trabalhará depende da sua técnica específica de visão computacional. Aqui estão alguns exemplos:

• Classificação de Imagem: Você rotulará a imagem inteira como uma única classe.
• Detecção de Objetos: Você irá desenhar caixas delimitadoras ao redor de cada objeto na imagem e rotular cada caixa.
• Segmentação de Imagem: Você irá rotular cada pixel na imagem de acordo com o objeto ao qual pertence, criando limites de objeto detalhados.

A coleta e anotação de dados pode ser um esforço manual demorado. As ferramentas de anotação podem ajudar a tornar este processo mais fácil. Aqui estão algumas ferramentas de anotação abertas úteis: LabeI Studio, CVAT e Labelme.

Passo 3: Aumento de Dados e divisão do seu conjunto de dados

Após coletar e anotar seus dados de imagem, é importante primeiro dividir seu conjunto de dados em conjuntos de treinamento, validação e teste antes de realizar o aumento de dados. Dividir seu conjunto de dados antes do aumento é crucial para testar e validar seu modelo em dados originais e não alterados. Isso ajuda a avaliar com precisão o quão bem o modelo generaliza para dados novos e não vistos.

Veja como dividir seus dados:

• Conjunto de Treinamento: É a maior porção dos seus dados, tipicamente 70-80% do total, usada para treinar seu modelo.
• Conjunto de Validação: Geralmente em torno de 10-15% dos seus dados; este conjunto é usado para ajustar os hiperparâmetros e validar o modelo durante o treinamento, ajudando a prevenir overfitting.
• Conjunto de Testes: Os 10-15% restantes dos seus dados são reservados como o conjunto de testes. Ele é usado para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos após a conclusão do treinamento.

Após dividir seus dados, você pode realizar o aumento de dados aplicando transformações como rotação, escalonamento e inversão de imagens para aumentar artificialmente o tamanho do seu conjunto de dados. O aumento de dados torna seu modelo mais robusto a variações e melhora seu desempenho em imagens não vistas.

Bibliotecas como OpenCV, Albumentations e TensorFlow oferecem funções de aumento flexíveis que você pode usar. Além disso, algumas bibliotecas, como a Ultralytics, têm configurações de aumento integradas diretamente em sua função de treinamento de modelo, simplificando o processo.

Para entender melhor seus dados, você pode usar ferramentas como Matplotlib ou Seaborn para visualizar as imagens e analisar sua distribuição e características. Visualizar seus dados ajuda a identificar padrões, anomalias e a eficácia de suas técnicas de aumento. Você também pode usar o Ultralytics Explorer, uma ferramenta para explorar conjuntos de dados de visão computacional com pesquisa semântica, consultas SQL e pesquisa de similaridade vetorial.

Ao compreender, dividir e aumentar seus dados adequadamente, você pode desenvolver um modelo bem treinado, validado e testado que tenha um bom desempenho em aplicações do mundo real.

Passo 4: Treinamento do Modelo

Depois que seu conjunto de dados estiver pronto para o treinamento, você pode se concentrar em configurar o ambiente necessário, gerenciar seus conjuntos de dados e treinar seu modelo.

Primeiro, você precisará garantir que seu ambiente esteja configurado corretamente. Normalmente, isso inclui o seguinte:

• Instalando bibliotecas e frameworks essenciais como TensorFlow, PyTorch ou Ultralytics.
• Se estiver a usar uma GPU, instalar bibliotecas como CUDA e cuDNN ajudará a ativar a aceleração da GPU e a acelerar o processo de treino.

Em seguida, você pode carregar seus conjuntos de dados de treinamento e validação em seu ambiente. Normalize e pré-processe os dados através do redimensionamento, conversão de formato ou aumento. Com seu modelo selecionado, configure as camadas e especifique os hiperparâmetros. Compile o modelo definindo a função de perda, o otimizador e as métricas de desempenho.

Bibliotecas como a Ultralytics simplificam o processo de treinamento. Você pode começar o treinamento alimentando dados no modelo com o mínimo de código. Essas bibliotecas lidam com ajustes de peso, retropropagação e validação automaticamente. Elas também oferecem ferramentas para monitorar o progresso e ajustar os hiperparâmetros facilmente. Após o treinamento, salve o modelo e seus pesos com alguns comandos.

É importante ter em mente que o gerenciamento adequado do conjunto de dados é vital para um treinamento eficiente. Use o controle de versão para conjuntos de dados para rastrear alterações e garantir a reprodutibilidade. Ferramentas como DVC (Data Version Control) podem ajudar a gerenciar grandes conjuntos de dados.

Passo 5: Avaliação do Modelo e Ajuste Fino do Modelo

É importante avaliar o desempenho do seu modelo usando várias métricas e refiná-lo para melhorar a precisão. A avaliação ajuda a identificar áreas onde o modelo se destaca e onde pode precisar de melhorias. O ajuste fino garante que o modelo seja otimizado para o melhor desempenho possível.

• Métricas de Desempenho: Use métricas como precisão (accuracy), precisão (precision), revocação (recall) e pontuação F1 para avaliar o desempenho do seu modelo. Essas métricas fornecem insights sobre o quão bem seu modelo está fazendo previsões.
• Ajuste de Hiperparâmetros: Ajuste os hiperparâmetros para otimizar o desempenho do modelo. Técnicas como busca em grade ou busca aleatória podem ajudar a encontrar os melhores valores de hiperparâmetros.
• Ajuste Fino: Faça pequenos ajustes na arquitetura do modelo ou no processo de treinamento para melhorar o desempenho. Isso pode envolver ajustar as taxas de aprendizado, os tamanhos de lote ou outros parâmetros do modelo.

Para uma compreensão mais aprofundada da avaliação do modelo e das técnicas de ajuste fino, consulte o nosso guia de insights sobre a avaliação do modelo.

Passo 6: Teste do Modelo

Nesta etapa, você pode garantir que seu modelo tenha um bom desempenho em dados completamente inéditos, confirmando sua prontidão para a implantação. A diferença entre o teste de modelo e a avaliação do modelo é que ele se concentra em verificar o desempenho do modelo final, em vez de melhorá-lo iterativamente.

É importante testar e depurar minuciosamente quaisquer problemas comuns que possam surgir. Teste seu modelo em um conjunto de dados de teste separado que não foi usado durante o treinamento ou validação. Este conjunto de dados deve representar cenários do mundo real para garantir que o desempenho do modelo seja consistente e confiável.

Além disso, aborde problemas comuns como overfitting, underfitting e vazamento de dados. Use técnicas como validação cruzada e detecção de anomalias para identificar e corrigir esses problemas. Para estratégias de teste abrangentes, consulte nosso guia de teste de modelo.

Passo 7: Implantação do Modelo

Depois que seu modelo for exaustivamente testado, é hora de implantá-lo. A implantação do modelo envolve disponibilizar seu modelo para uso em um ambiente de produção. Aqui estão as etapas para implantar um modelo de visão computacional:

• Configurando o Ambiente: Configure a infraestrutura necessária para a opção de implantação escolhida, seja ela baseada na nuvem (AWS, Google Cloud, Azure) ou baseada na borda (dispositivos locais, IoT).
• Exportar o Modelo: Exporte o seu modelo para o formato apropriado (por exemplo, ONNX, TensorRT, CoreML para YOLO11) para garantir a compatibilidade com a sua plataforma de implementação.
• Implantação do Modelo: Implante o modelo configurando APIs ou endpoints e integrando-o com seu aplicativo.
• Garantindo a Escalabilidade: Implemente balanceadores de carga, grupos de autoescalonamento e ferramentas de monitoramento para gerenciar recursos e lidar com o aumento de dados e solicitações de usuários.

Para obter orientações mais detalhadas sobre estratégias de implantação e práticas recomendadas, consulte nosso guia de práticas de implantação de modelos.

Passo 8: Monitoramento, Manutenção e Documentação

Após a implantação do seu modelo, é importante monitorar continuamente seu desempenho, mantê-lo para lidar com quaisquer problemas e documentar todo o processo para referência e melhorias futuras.

As ferramentas de monitoramento podem ajudá-lo a rastrear os principais indicadores de desempenho (KPIs) e detectar anomalias ou quedas na precisão. Ao monitorar o modelo, você pode estar ciente do desvio do modelo, onde o desempenho do modelo diminui ao longo do tempo devido a mudanças nos dados de entrada. Retreine periodicamente o modelo com dados atualizados para manter a precisão e a relevância.

Além do monitoramento e manutenção, a documentação também é fundamental. Documente minuciosamente todo o processo, incluindo a arquitetura do modelo, procedimentos de treinamento, hiperparâmetros, etapas de pré-processamento de dados e quaisquer alterações feitas durante a implantação e manutenção. Uma boa documentação garante a reprodutibilidade e facilita futuras atualizações ou solução de problemas. Ao monitorar, manter e documentar seu modelo de forma eficaz, você pode garantir que ele permaneça preciso, confiável e fácil de gerenciar ao longo de seu ciclo de vida.

Interagindo com a Comunidade

Conectar-se com uma comunidade de entusiastas de visão computacional pode ajudá-lo a resolver quaisquer problemas que você enfrente ao trabalhar no seu projeto de visão computacional com confiança. Aqui estão algumas maneiras de aprender, solucionar problemas e fazer networking de forma eficaz.

Recursos da Comunidade

• Problemas no GitHub: Consulte o repositório YOLO11 no GitHub e use a aba Issues para fazer perguntas, reportar bugs e sugerir novas funcionalidades. A comunidade ativa e os mantenedores estão lá para ajudar com problemas específicos.
• Servidor Ultralytics Discord: Junte-se ao servidor Ultralytics Discord para interagir com outros usuários e desenvolvedores, obter suporte e compartilhar insights.

Documentação Oficial

• Documentação Ultralytics YOLO11: Explore a documentação oficial do YOLO11 para obter guias detalhados com dicas úteis sobre diferentes tarefas e projetos de visão computacional.

Usar esses recursos ajudará você a superar desafios e a se manter atualizado com as últimas tendências e práticas recomendadas na comunidade de visão computacional.

Comece Hoje Mesmo o Seu Projeto de Visão Computacional!

Embarcar em um projeto de visão computacional pode ser empolgante e recompensador. Ao seguir os passos neste guia, você pode construir uma base sólida para o sucesso. Cada passo é crucial para desenvolver uma solução que atenda aos seus objetivos e funcione bem em cenários do mundo real. À medida que você ganha experiência, você descobrirá técnicas e ferramentas avançadas para melhorar seus projetos. Mantenha-se curioso, continue aprendendo e explore novos métodos e inovações!

FAQ

Como escolho a tarefa de visão computacional certa para o meu projeto?

Escolher a tarefa de visão computacional certa depende do objetivo final do seu projeto. Por exemplo, se você deseja monitorar o tráfego, a detecção de objetos é adequada, pois pode localizar e identificar vários tipos de veículos em tempo real. Para imagens médicas, a segmentação de imagem é ideal para fornecer limites detalhados de tumores, auxiliando no diagnóstico e planejamento do tratamento. Saiba mais sobre tarefas específicas como detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação de instâncias.

Por que a anotação de dados é crucial em projetos de visão computacional?

A anotação de dados é vital para ensinar o seu modelo a reconhecer padrões. O tipo de anotação varia com a tarefa:

• Classificação de Imagem: Imagem inteira rotulada como uma única classe.
• Detecção de Objetos: Caixas delimitadoras desenhadas ao redor dos objetos.
• Segmentação de Imagem: Cada pixel rotulado de acordo com o objeto ao qual pertence.

Ferramentas como Label Studio, CVAT e Labelme podem auxiliar neste processo. Para mais detalhes, consulte o nosso guia de recolha e anotação de dados.

Quais passos devo seguir para aumentar e dividir meu conjunto de dados de forma eficaz?

Dividir seu conjunto de dados antes do aumento ajuda a validar o desempenho do modelo em dados originais e não alterados. Siga estes passos:

• Conjunto de Treinamento: 70-80% dos seus dados.
• Conjunto de Validação: 10-15% para ajuste de hiperparâmetros.
• Conjunto de Teste: Os 10-15% restantes para avaliação final.

Após a divisão, aplique técnicas de aumento de dados, como rotação, escala e inversão, para aumentar a diversidade do conjunto de dados. Bibliotecas como Albumentations e OpenCV podem ajudar. A Ultralytics também oferece configurações de aumento integradas para sua conveniência.

Como posso exportar meu modelo de visão computacional treinado para implantação?

Exportar o seu modelo garante a compatibilidade com diferentes plataformas de implementação. A Ultralytics oferece vários formatos, incluindo ONNX, TensorRT e CoreML. Para exportar o seu modelo YOLO11, siga este guia:

• Use o comando export função com o parâmetro de formato desejado.
• Certifique-se de que o modelo exportado se ajusta às especificações do seu ambiente de implantação (por exemplo, dispositivos de borda, nuvem).

Para obter mais informações, consulte o guia de exportação de modelos.

Quais são as melhores práticas para monitorar e manter um modelo de visão computacional implementado?

O monitoramento e a manutenção contínuos são essenciais para o sucesso a longo prazo de um modelo. Implemente ferramentas para rastrear os principais indicadores de desempenho (KPIs) e detectar anomalias. Retreine regularmente o modelo com dados atualizados para neutralizar o desvio do modelo. Documente todo o processo, incluindo a arquitetura do modelo, hiperparâmetros e alterações, para garantir a reprodutibilidade e facilitar futuras atualizações. Saiba mais em nosso guia de monitoramento e manutenção.

📅 Criado há 1 ano ✏️ Atualizado há 19 dias

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