Visione artificiale per tutti con l'open source supervision

L’elaborazione digitale delle immagini è diventata una componente fondamentale in molte applicazioni, dal riconoscimento di oggetti al rilevamento del traffico stradale. Gestire e analizzare grandi quantità di dati in maniera visuale può essere complesso e richiedere strumenti specifici. Gli strumenti software per la visione artificiale aiutano a perseguire l’obiettivo di semplificare e ottimizzare il processo di sviluppo di questo genere di soluzioni.

Visione artificiale open source con supervision

supervision è un framework progettato per facilitare lo sviluppo di strumenti di visione artificiale che possano essere riutilizzabili. Le funzionalità essenziali, che mette a disposizione supervision, facilitano il caricamento di dataset, lo svolgimento di rilevazioni su immagini o video e, ad esempio, il conteggio degli eventi manifestatisi in una determinata area.

L’obiettivo principale del software, rilasciato come progetto open source e sotto licenza MIT, è quello di consentire a tutti l’abilitazione della computer vision per affrontare una vasta gamma di compiti di elaborazione delle immagini.

Il framework supervision è progettato per essere flessibile e facile da usare. Utilizzando il linguaggio di programmazione Python, gli sviluppatori possono integrarlo piuttosto facilmente nei propri progetti.

Come installare e usare supervision

Per iniziare a utilizzare supervision, è necessario installare il pacchetto tramite il software pip in ambiente basato su Python 3.8 o versioni successive. Per procedere in tal senso, è sufficiente usare il comando seguente:

pip install supervision

Una volta installato, è possibile utilizzare supervision per un’ampia varietà di compiti legati all’elaborazione delle immagini. Ad esempio, è possibile collegare modelli di classificazione, rilevamento o segmentazione integrati in diversi framework, come Ultralytics, Transformers o MMDetection. Questi connettori sono già pronti per essere usati con i vari modelli.

supervision offre anche utilità per il caricamento, la divisione, la fusione e il salvataggio dei dataset in uno dei formati supportati. Si tratta di una caratteristica particolarmente utile per gli sviluppatori che lavorano con grandi quantità di dati visivi e hanno bisogno di un modo efficiente per gestirli.

A cosa può servire la computer vision di “supervision”

Uno strumento come supervision è estremamente versatile e può essere utilizzato in una vasta gamma di contesti. Alcuni dei suoi utilizzi principali includono:

• Analisi del traffico stradale: supervision può essere impiegato per rilevare e tracciare veicoli su immagini aeree, consentendo agli analisti di ottenere informazioni cruciali sul flusso del traffico e sull’utilizzo delle varie arterie stradali.
• Rilevamento di oggetti: gli sviluppatori possono utilizzare supervision per creare sistemi in grado di rilevare e classificare oggetti in immagini o video, rendendo più efficienti una varietà di applicazioni: dalla sorveglianza alla ricerca di persone od oggetti smarriti.
• Valutazione della velocità dei mezzi in movimento: utilizzando algoritmi come YOLO, ByteTrack e altri, è possibile usare supervision per stimare la velocità dei veicoli, consentendo di monitorare il rispetto dei limiti di velocità e identificare potenziali situazioni pericolose.

Gli algoritmi integrati in supervision

YOLO, a differenza di alcuni approcci che prevedono la suddivisione dell’immagine in diverse aree quindi la successiva lavorazione di ciascuna regione, considera l’intera immagine in un’unica volta per la rilevazione degli oggetti. Questo rende YOLO molto efficiente in termini di tempo di elaborazione, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono una bassa latenza, come il rilevamento degli oggetti nei video in tempo reale.

ByteTrack è un’altra tecnica per il rilevamento degli oggetti che si concentra sull’efficienza computazionale e sulla precisione. È progettata per essere altamente efficiente: per questo è adatta per l’uso in applicazioni che funzionano su dispositivi con risorse limitate. La rete neurale profonda sulla quale poggia ByteTrack, opera direttamente sui byte dell’immagine, piuttosto che su rappresentazioni più elaborate come le matrici di pixel.

In definitiva, supervision rappresenta un potente strumento per semplificare lo sviluppo di applicazioni basate sulla visione artificiale. La sua natura aperta e la licenza piuttosto permissiva ne permettono l’integrazione in un ampio ventaglio di applicazioni avanzate, per una vasta gamma di settori. Maggiori informazioni sono reperibili in queste pagine.