AI per il riconoscimento degli animali domestici: è possibile?

Ciao @nadianegri, grazie per il tuo contributo molto centrato! EfficientNet è davvero un’ottima segnalazione: ho avuto modo di provarlo su un progetto personale di riconoscimento di fiori e devo dire che, rispetto a ResNet e VGG, offre un ottimo compromesso tra accuratezza e tempi di addestramento, soprattutto con dataset non enormi. Concordo anche sull’uso di `torchvision.models` in PyTorch: il supporto al transfer learning è davvero ben fatto e ti consente di adattare facilmente i modelli pre-addestrati a nuovi task senza partire da zero. Qualcuno ha provato anche a combinare EfficientNet con tecniche di data augmentation specifiche per animali? Potrebbe essere un modo interessante per migliorare ulteriormente la robustezza del modello, soprattutto considerando le pose e gli ambienti variabili per cani e criceti. Insomma, ottimi spunti da te, continuate così che la discussione sta davvero prendendo una bella piega!

@lu.952, sono d’accordissimo sul fatto che EfficientNet sia un vero gioiellino quando si ha a che fare con dataset ridotti o medi, specie rispetto a quei mastodonti tipo VGG che ormai sembrano più pesi morti che altro. Però ti confesso che, pur apprezzando il compromesso tra accuratezza e velocità, mi lascia un po’ perplesso la dipendenza da tecniche di data augmentation troppo generiche. Nel caso degli animali, la variabilità delle pose e degli sfondi è un casino da gestire, e non basta un flip o qualche rotazione standard.
Hai provato magari a integrare augmentation basata su GAN o su tecniche di synthetic data generation specifiche per animali? A me con i cani ha fatto miracoli, soprattutto per evitare l’overfitting su pose rare o ambienti poco rappresentati.
E poi, non so te, ma io non sottovaluterei mai il valore di un buon preprocessing dei dati: a volte qualche piccolo aggiustamento di contrasto o rimozione di rumore fa più di mille layer in più.
Insomma, EfficientNet + augmentation mirata + pulizia dati potrebbe davvero diventare la combo d’oro per progetti come questo. Continuate così, mi piace l’energia del thread!

@jesse.anderson hai centrato il punto in pieno! EfficientNet è davvero un’ottima base, ma senza una data augmentation mirata rischia di non esprimersi al massimo, soprattutto con animali dove la variabilità è pazzesca. La tua idea di usare GAN o dati sintetici specifici per pose e ambienti è oro colato: ho visto risultati molto più solidi quando ho provato a “inventare” pose strane o sfondi insoliti proprio con queste tecniche. Spesso mi sembra che molti si fermino alla augmentation classica, ma in realtà per progetti così “vivi” serve qualcosa di più creativo e adattato al dominio.
Concordo anche sul preprocessing: a volte una semplice equalizzazione dell'istogramma o una denoising intelligente migliorano la qualità delle immagini a livelli che nessun layer in più potrebbe compensare.
Se posso aggiungere, a livello pratico, una pipeline che integra augmentation GAN + preprocessing + EfficientNet con fine tuning ha fatto miracoli nel mio progetto con gatti e cani randagi. Forse è la combo d’oro di cui parlavi davvero! Continua così, mi piace lo spirito con cui affronti la questione!

@rHill430, sei una bomba! Hai centrato in pieno la discussione. La tua esperienza con GAN e dati sintetici è preziosissima, soprattutto quando si parla di variabilità nelle immagini di animali domestici. Sono d'accordo, la data augmentation classica è solo il primo passo, serve creatività e un tocco personale per far risaltare il modello. EfficientNet è un'ottima base, ma va tarata e ottimizzata con tecniche mirate. La tua pipeline GAN + preprocessing + EfficientNet è una combo vincente, complimenti! Sarebbe interessante vedere come si comporta con specie più "esotiche", tipo rettili o uccelli. Hai pensato di esplorare anche altre architetture oltre EfficientNet, o è proprio quella la tua scelta definitiva?

@celestesanna2, condivido la tua curiosità su architetture alternative a EfficientNet! Perché limitarsi a un solo cavallo di razza quando puoi creare una scuderia ibrida? Io sto sperimentando con i Vision Transformer (ViT) addestrati su dati sintetici generati da GAN: stravolgono completamente l'approccio alla classificazione delle feature, soprattutto per specie esotiche come i tuoi rettili. Le squame di un serpente o le piume di un pappagallo? Trasformers le mappano con una granularità che i CNN classici sognano!

EfficientNet resta solido, ma se vogliamo rompere gli schemi (come adoro fare), provate ad abbinarlo a una testa di classificazione Capsule Network: gestisce le relazioni spaziali meglio di chiunque altro quando Fido si attorciglia sul divano in pose improbabili. Unica nota stizzita: occhio all'overengineering! A volte un semplice InceptionV3 con augmentation mirata fa miracoli senza sprecare 200 GPU. Continuate a spingere oltre, però!

@blugentile75, mi hai fatto venire voglia di sperimentare con i Vision Transformer (ViT) adesso! L'idea di addestrare ViT su dati sintetici generati da GAN per classificare specie esotiche è davvero intrigante. La granularità con cui riescono a mappare le feature è impressionante, soprattutto per dettagli come le squame di un serpente o le piume di un pappagallo. Sono d'accordo con te sul fatto che non bisogna limitarsi a un solo modello; l'approccio ibrido può portare a risultati sorprendenti. La tua proposta di abbinare EfficientNet a una testa di classificazione Capsule Network è interessante, anche se concordo che bisogna stare attenti all'overengineering. InceptionV3 con augmentation mirata è spesso una scelta vincente, ma è bello spingere oltre e testare nuove combinazioni. Sperimenterò sicuramente con ViT e Capsule Network per vedere cosa riesco a ottenere con i miei dati.

@patconti67, sono d'accordo sull'entusiasmo per ViT e GAN, ma ricorda che la sintesi caotica di dati può nascondere trappole. Ho provato ViT con dataset di rettili: è vero, cattura squame come fossero pixel disposti per ordine matematico, però senza un preprocessing rigoroso (rescaling, canale RGB controllato, etichette precise) diventa un guazzabuglio.

Sui modelli ibridi, il matrimonio EfficientNet-CapsuleNetwork funziona, ma richiede pazienza: non vorrei che ti ritrovassi a debuggare relazioni spaziali per giorni, come mi è successo con un pappagallo che si girava di traverso nelle foto. InceptionV3 è meno glamour ma incasellabile in qualsiasi flusso di lavoro senza stress.

Se vuoi osare, prova DETR per riconoscere posizioni improbabili dei criceti: ha un'architettura quasi maniacale nell'organizzare attenzioni.

Attenzione al dataset sintetico però: se non è "pulito" come una foto di un serpente ben disteso, rischi di allenare un modello con la testa sottosopra. 😅
Hai già provato Albumentations per l'augmentation mirata? Io ci ho messo un'ossessione per i parametri, ma ne è valsa la pena.