Feature Engineering per la Computer Vision
Introduzione
Articolo in lingua originale di Everton Gomede, PhD
Negli ultimi anni il campo della computer vision ha conosciuto un’enorme crescita, con applicazioni che vanno dai veicoli autonomi ai sistemi di riconoscimento facciale. La costruzione di modelli di computer vision di successo richiede una comprensione approfondita della feature engineering, il processo di selezione, estrazione e trasformazione delle feature rilevanti dai dati grezzi per migliorare le prestazioni del modello. In questo articolo, discuteremo la feature engineering per i modelli di computer vision e la sua importanza, le tecniche utilizzate per la feature engineering, le sfide e le direzioni future.
Feature engineering nei modelli di Computer Vision
La Feature Engineering è un aspetto cruciale della costruzione di modelli di computer vision di successo. Si tratta di selezionare le caratteristiche (feature) rilevanti e di trasformarle in un formato comprensibile per il modello. La qualità delle caratteristiche utilizzate per addestrare il modello ha un impatto significativo sull’accuratezza dei risultati. Ad esempio, nel rilevamento degli oggetti, la selezione di caratteristiche rilevanti come la forma, il colore e la struttura di un oggetto può aiutare il modello a riconoscere e classificare correttamente l’oggetto.
Il processo di feature engineering nei modelli di computer vision può essere suddiviso in tre fasi: selezione delle caratteristiche, estrazione delle caratteristiche e trasformazione delle caratteristiche.
La selezione delle feature implica la scelta delle caratteristiche più rilevanti per il modello. Ciò avviene analizzando i dati e identificando le caratteristiche che hanno maggiori probabilità di essere importanti nella previsione della variabile target. La selezione delle caratteristiche può essere effettuata manualmente, ma spesso viene automatizzata utilizzando algoritmi di Machine Learning.
L’estrazione delle feature comporta la conversione dei dati grezzi in un formato utilizzabile per l’addestramento del modello. Ciò avviene estraendo le caratteristiche rilevanti dai dati grezzi, come la forma, la struttura o il colore di un oggetto in un’immagine. L’estrazione delle caratteristiche può essere effettuata con diverse tecniche, tra cui le reti neurali convoluzionali (CNN), l’analisi delle componenti principali (PCA) e l’analisi discriminante lineare (LDA).
La trasformazione delle feature comporta la trasformazione delle caratteristiche estratte in un formato utilizzabile dal modello. Ciò avviene applicando operazioni matematiche alle caratteristiche, come lo scaling, la normalizzazione o la standardizzazione.
Tecniche utilizzate per la feature engineering
Per la feature engineering nei modelli di computer vision vengono utilizzate diverse tecniche, tra cui la preelaborazione delle immagini, i descrittori di feature e l’incremento dei dati (data augmentation).
La preelaborazione delle immagini comprende tecniche quali il ridimensionamento, la normalizzazione e la correzione del colore. Il ridimensionamento comporta il cambiamento delle dimensioni dell’immagine in una dimensione standard, rendendo più facile per il modello apprendere i pattern presenti nell’immagine. La normalizzazione consiste nel ridimensionare i valori dei pixel in un intervallo compreso tra 0 e 1, per facilitare l’apprendimento dei dati da parte del modello. La correzione del colore comporta la regolazione del bilanciamento del colore e del contrasto per migliorare la qualità dell’immagine.
I descrittori di caratteristiche sono rappresentazioni matematiche delle caratteristiche rilevanti estratte dall’immagine. Questi descrittori vengono poi utilizzati per addestrare il modello. Alcuni dei descrittori di caratteristiche comunemente utilizzati nei modelli di computer vision sono l’istogramma dei gradienti orientati (HOG), la trasformata di caratteristiche invarianti di scala (SIFT) e i modelli binari locali (LBP).
La data augmentation è una tecnica utilizzata nella feature engineering che prevede la creazione di nuovi dati di addestramento a partire dai dati esistenti. Questa tecnica viene utilizzata per aumentare la diversità dei dati ed evitare che il modello si adatti eccessivamente (overfitting). Alcune delle tecniche di incremento dei dati comunemente utilizzate includono il capovolgimento, la rotazione e l’aggiunta di rumore ai dati.
Le sfide nella feature engineering
La Feature Engineering è un processo complesso e lungo che richiede una comprensione completa dei dati e del problema in questione. Una delle maggiori sfide dell’ingegneria delle caratteristiche è la selezione delle caratteristiche più rilevanti. Ciò richiede una profonda comprensione dei dati e del dominio del problema. Inoltre, la selezione di un numero eccessivo di caratteristiche può portare a un overfitting, mentre la selezione di un numero insufficiente di caratteristiche può portare a un underfitting.
Un’altra sfida nell’ingegneria delle caratteristiche è la gestione di dati ad alta densità. All’aumentare del numero di caratteristiche, aumenta anche la complessità computazionale del modello. Ciò può comportare tempi di addestramento più lenti e tempi di elaborazione più lunghi durante l’inferenza. Per affrontare questa sfida, si possono utilizzare tecniche come PCA e LDA per ridurre la dimensionalità dei dati.
In conclusione, la feature engineering è un aspetto essenziale per la costruzione di modelli di computer vision di successo. Comporta la selezione di caratteristiche rilevanti, la loro trasformazione in un formato comprensibile per il modello e la creazione di nuovi dati attraverso l’incremento dei dati. Una feature engineering efficace può migliorare significativamente l’accuratezza del modello, rendendolo più affidabile e robusto. Pertanto, è essenziale avere una comprensione completa delle tecniche di feature engineering quando si costruiscono modelli di computer vision.
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