Uno dei principali limiti della Computer Vision è che rimane troppo spesso inaccessibile per gli sviluppatori. Roboflow, nasce proprio per consentire agli sviluppatori di creare modelli di computer vision senza necessariamente avere competenze di machine learning. Scopri come!
Ne avete mai sentito parlare? Eppure è il sogno di ogni sviluppatore che si trova a lavorare su progetti di Computer Vision. È Roboflow e il suo obiettivo primario è quello di trasformare in pochi minuti le immagini grezze in un modello di Computer Vision addestrato.
Nel dettaglio il suo intento è quello di offrire agli sviluppatori tutto ciò di cui hanno bisogno per iniziare a incorporare la tecnologia di Computer Vision nelle proprie applicazioni, anche senza una esperienza pregressa nel machine learning. Il vantaggio principale è proprio quello di essere una piattaforma intuitiva e soprattutto di facile utilizzo. Ma facciamo un passo indietro e cerchiamo di capire meglio cosa si intende per Computer Vision.
Che cos’è e come funzionA la Computer Vision
Il Computer Vision è ritenuto un sottocampo dell’Intelligenza Artificiale il cui obiettivo è capire come i computer possano riprodurre processi e funzioni dell’apparato visivo umano. Non solo, quindi, acquisire le immagini statiche o in movimento (anche oltre lo spettro della luce naturale) ma identificarle, riconoscerle ed estrarne le informazioni utili per prendere decisioni.
Se il riconoscimento delle immagini è stato uno dei primi campi in cui si è avviato lo studio dell’intelligenza artificiale, la computer vision rappresenta, dunque, una sua evoluzione che consente di utilizzare immagini e filmati per eseguire analisi estremamente complesse che l’occhio umano non sarebbe mai in grado di fare.
Le applicazioni comprendono la detection, applicabile per esempio al controllo degli accessi in azienda, ma anche la classificazione degli oggetti e l’analisi delle loro condizioni in ottica di manutenzione predittiva.
Nel dettaglio, tra i principali utilizzi troviamo il riconoscimento degli oggetti, il telerilevamento (remote sensing), la scansione dei codici in QrCode, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), il restauro di immagini e di opere d’arte, i robot che ispezionano e manipolano gli oggetti, il visual servoing, la modellazione 3D.
I vantaggi di Roboflow per gli sviluppatori
Come abbiamo detto il principale vantaggio di Roboflow per gli sviluppatori è quello di rendere accessibile e di semplice utilizzo le funzionalità della Computer Vision, questo la rende una cassetta degli attrezzi irrinunciabile. Ma perché questa ambiziosa missione?
Secondo i creatori di Roboflow, uno dei principali limiti della Computer Vision è che rimane troppo spesso inaccessibile per gli sviluppatori impegnati nella trasformazione digitale delle aziende. Il motivo? Per procedere con la Computer Vision gli sviluppatori devono cimentarsi con il deep learning, cartelle di immagini tentacolari e script personalizzati per convertire i formati di annotazione tra i framework, prima ancora di iniziare ad affrontare il loro problema specifico.
Il Deep Learning, lo ricordiamo, è una sotto categoria del Machine Learning e del più ampio mondo dell’Intelligenza Artificiale e fa riferimento all’apprendimento da parte delle “macchine” attraverso dati appresi grazie all’utilizzo di algoritmi trovando quelli più rilevanti e utili alla risoluzione di un problema, migliorando le proprie prestazioni con l’apprendimento continuo.
La soluzione? Roboflow, che nasce dunque per consentire agli sviluppatori di creare modelli di computer vision senza necessariamente avere competenze di machine learning.
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