São Paulo — InkDesign News — Um novo projeto de implementação do modelo Dynamic SOLO (SOLOv2) tem se destacado no cenário de visionamento computacional, utilizando técnicas de machine learning para segmentação de instâncias. O código-fonte, disponível no GitHub, foi criado para aqueles que desejam entender mais sobre a área, mesmo sem hardware de alto desempenho.
Arquitetura de modelo
O modelo Dynamic SOLO projeta uma estrutura de aprendizagem profunda que divide as imagens em células, onde cada célula é responsável por apenas uma instância. Como base, foi escolhida a rede ResNet50, que é adequada para iniciantes devido à sua leveza. O uso do Feature Pyramid Network (FPN) permite a extração de características em múltiplas escalas, contribuindo para melhorar a acurácia na segmentação. Através da arquitetura Vanilla Head, a segmentação e a classificação de instâncias são realizadas em ramos paralelos.
Treinamento e otimização
Durante o processo de treinamento, foram aplicadas técnicas de data augmentation para expandir o conjunto de dados e melhorar a robustez do modelo. A função de perda, que combina Focal Loss e Dice Loss, foi implementada com formulários específicos para adequar-se aos requisitos do modelo. O autor destaca que o modelo não é adequado para produção, mas sim uma ferramenta de aprendizado para estudantes e entusiastas de machine learning.
“Quando você entende a teoria por trás de um princípio, começa a explorar como implementá-lo usando as ferramentas técnicas existentes.” (When you understand the theory behind an approach or principle, you start to explore how to implement it using existing technical tools.)— Autor, Desenvolvedor de IA.
Resultados e métricas
O projeto foi testado com o formato de dados COCO, permitindo uma análise direta com benchmark amplamente utilizado. A implementação de um sistema de “resumo de checkpoints” permite a retomada do treinamento em GPUs de menor desempenho, minimizando perdas de progresso durante longas sessões de treinamento.
No que diz respeito à eficiência, o uso do Matrix NMS revelou-se fundamental para a supressão de máscaras redundantes, aumentando a precisão nas previsões de instâncias. Apesar de alguns desafios enfrentados com a implementação de algoritmos complexos, a flexibilidade do modelo contribuiu para uma melhor formação estrutural.
O próximo passo envolve a exploração de aplicações práticas do modelo, que pode ser integrado em setores como segurança pública, saúde e automação, onde a segmentação precisa é crucial. O autor do projeto se propõe também a expandir a discussão e a documentação técnica sobre o processo, visando a formação de uma comunidade em torno de suas descobertas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
