Tudo o que você precisa saber sobre os modelos de visão personalizada da IA do Azure

Você já se perguntou como a IA do Azure consegue "enxergar" e entender imagens com tanta precisão? É exatamente isso que os modelos de visão personalizada fazem! Neste artigo, vamos mergulhar de cabeça nesses dois tipos de modelos que o Azure oferece, explicando as diferenças, usos e como você pode treinar seu próprio modelo com apenas algumas imagens.

1. Tipos de Modelos de Visão Personalizada

1.1 Visão Personalizada (Serviço Anterior)

Este modelo é o "pai fundador" dos modelos de visão personalizada da IA do Azure. Ele utiliza redes neurais convolucionais (CNN) como base, ideais para tarefas como:

• Classificação de imagens: O modelo identifica a qual categoria uma imagem pertence.
• Detecção de objetos: Aqui, ele localiza objetos em uma imagem com precisão milimétrica.
• Rotulagem de imagens: Permite adicionar rótulos a cada imagem, organizando os dados.

Curiosidade: Com apenas 15 imagens por categoria, você já pode treinar um modelo funcional! Os dados são carregados diretamente no serviço da Visão Personalizada. O portal usado aqui é o Customvision.ai.

1.2 Modelos Personalizados de Visão (Novo Modelo Florence)

Com o lançamento do Florence, o jogo mudou! Baseado em transformadores multimodais, este modelo é mais avançado e versátil. Ele é acessado pelo Vision Studio e realiza:

• Classificação de imagens.
• Detecção de objetos.
• Reconhecimento de produtos: Ideal para quem trabalha com e-commerce e precisa identificar itens específicos em imagens.

Ponto Forte: O Florence reduz o mínimo de imagens necessárias para treinamento para 2 a 5 imagens por categoria, armazenando os dados diretamente na conta de blobs do usuário. Um avanço significativo, não acha?

2. Como Funciona o Processo de Treinamento?

Criar um modelo personalizado no Azure é simples e segue estes passos:

1. Carregue suas imagens: Insira as fotos que deseja usar para treinamento.
2. Rotule suas imagens: Use ferramentas como o AML Studio ou arquivos COCO (JSON com informações de categorias, anotações e imagens).
3. Treine seu modelo: Escolha entre classificação de imagens ou detecção de objetos.
4. Use seu modelo: Faça previsões com novas imagens para identificar rótulos ou objetos.

Curiosidade: Arquivos COCO são essenciais nesse processo. Eles armazenam as informações que o modelo precisa para entender e organizar os dados.

3. O que é Classificação de Imagem?

Basicamente, é ensinar a IA a responder à pergunta: "Essa imagem é de quê?"

O modelo aprende a reconhecer padrões e prever rótulos de classe para cada foto que você insere.

Exemplo Prático: Imagine que você quer diferenciar cães de gatos. Basta treinar o modelo com fotos rotuladas de cada animal, e ele se tornará um especialista nisso!

4. Por que usar o Azure Vision Studio?

O Vision Studio é uma ferramenta poderosa para criar projetos personalizados. Você pode:

• Adicionar datasets.
• Escolher o tipo de modelo.
• Usar arquivos COCO para rotular imagens.
• Treinar e gerenciar modelos diretamente no Azure.

Dica Prática: Não tem um arquivo COCO? Não se preocupe! Você pode criar um no Vision Studio ou usar ferramentas externas para isso.

Top 3 Dúvidas sobre o Tema

1. Qual a diferença entre os modelos antigos e o Florence?
2. O Florence usa transformadores multimodais e requer menos imagens para treinamento.
3. Preciso de muitos dados para começar?
4. Não! Dependendo do modelo, apenas 2 a 15 imagens por categoria são suficientes.
5. O que são arquivos COCO e por que são tão importantes?
6. Eles são arquivos JSON que armazenam informações organizadas sobre categorias, imagens e anotações, facilitando o treinamento do modelo.

Conclusão

Os modelos de visão personalizada do Azure representam o futuro da análise de imagens, unindo simplicidade e tecnologia de ponta. Seja você um iniciante ou um especialista, o processo de criação e treinamento é acessível, intuitivo e altamente eficiente. Agora, que tal começar seu próprio projeto? 🚀