Vision convolution from scratch

Prima che l'AI rivoluzionasse il mondo della visione artificiale, come venivano elaborate le immagini? Quali tecniche permettevano di estrarre informazioni utili da una fotografia o da un fotogramma?

La convoluzione è una delle tecniche fondamentali della computer vision classica ed è ancora oggi alla base delle moderne Convolutional Neural Network (CNN). Grazie a questa operazione è possibile modificare le immagini, evidenziarne i dettagli, rilevare bordi, ridurre il rumore, aumentare la nitidezza o estrarre caratteristiche significative da utilizzare in algoritmi più complessi.

In questo workshop esploreremo la convoluzione da tre punti di vista complementari:

• matematico, per comprenderne i principi fondamentali;
• implementativo, per capire come rappresentare e manipolare efficientemente le immagini in memoria;
• pratico, sperimentando direttamente con il codice e osservando gli effetti delle diverse trasformazioni sulle immagini.

Particolare attenzione sarà dedicata alle tecniche di ottimizzazione della memoria e delle prestazioni, aspetti essenziali quando si lavora con grandi quantità di dati o applicazioni real-time.

Gli speaker

Federico e Lorenzo fanno parte del team di Computer Vision di Develer.

Si occupano dello sviluppo di soluzioni per il controllo e l'automazione industriale nel settore moda e pelletteria, utilizzando sistemi di visione basati su telecamere per identificare difetti, deformazioni e caratteristiche dei materiali, contribuendo all'ottimizzazione dei processi produttivi.

Programma della serata

• Introduzione alla Computer Vision
• Come è rappresentata un'immagine in memoria
• I principali formati immagine
• Tecniche efficienti per iterare sui pixel
• Introduzione alla convoluzione
• La convoluzione applicata all'elaborazione delle immagini
• Kernel di convoluzione: esempi e casi d'uso
• Ottimizzazioni per il calcolo della convoluzione
• Dalla computer vision classica alle reti neurali convoluzionali

Durante la sessione alterneremo spiegazioni teoriche e attività pratiche hands-on, permettendo ai partecipanti di sperimentare direttamente i concetti trattati.

Cosa porterai a casa

Al termine dell'incontro avrai acquisito una comprensione concreta di una delle tecniche più importanti della visione artificiale e delle basi su cui si fondano molte architetture di AI moderne.
Inoltre, scoprirai alcune strategie utilizzate nello sviluppo software per scrivere codice più efficiente nell'elaborazione delle immagini, con particolare attenzione a prestazioni e utilizzo della memoria.

Requisiti

Per partecipare è richiesta una conoscenza di base di:

• Python
• NumPy
• SciPy
• Matplotlib

È inoltre necessario avere già installato e funzionante il proprio ambiente di sviluppo, comprensivo di Jupyter Notebook.

Altre informazioni

L'evento si terrà dal vivo nella nostra sede di Campi Bisenzio (FI). Non sarà possibile partecipare da remoto.
A metà serata, Develer offrirà l'apericena ai partecipanti del TechLab (per intolleranze e/o preferenze alimentari, contattaci via messaggio qui su Meetup).