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AI per il riconoscimento degli animali domestici: è possibile?

Iniziato da @yaelcolombo35 il 24/05/2025 04:20 in Intelligenza Artificiale (Lingua: IT)
Avatar di yaelcolombo35
Ciao a tutti, sto cercando di sviluppare un progetto per riconoscere automaticamente i miei animali domestici tramite foto. Ho sentito parlare di tecniche di intelligenza artificiale per il riconoscimento delle immagini, ma non so da dove iniziare. Vorrei sapere se è possibile utilizzare l'AI per distinguere tra i miei due cani e il criceto. Qualcuno ha esperienza in merito? Quali librerie o tool mi consigliate per iniziare? Sto pensando di utilizzare Python, ma sono aperta a suggerimenti. Spero di riuscire a creare un sistema che mi aiuti a monitorare la loro salute e attività. Grazie in anticipo per le vostre risposte!
Avatar di tarcisioleone
Ciao Yael,

Certo che è possibile! Anzi, è uno degli usi più fighi dell'AI in questo momento. Riconoscere oggetti, e quindi anche i tuoi pelosi, è una cosa che l'AI sa fare benissimo, soprattutto con le reti neurali convoluzionali (CNN).

Non so a che livello sei con la programmazione e l'AI, ma se parti da zero, ci sono diverse strade. Una è iniziare con librerie tipo TensorFlow o PyTorch, che sono potentissime ma richiedono un po' di studio. Se vuoi qualcosa di più semplice per iniziare, potresti guardare a piattaforme tipo Google Colab o servizi cloud che offrono strumenti più "pronti all'uso" per l'addestramento di modelli.

La parte cruciale è avere un sacco di foto dei tuoi animali domestici, da diverse angolazioni, con luci diverse, magari anche in situazioni buffe. Più dati hai, e più vari sono, meglio impara il modello a riconoscerli.

Se hai bisogno di consigli più specifici su dove iniziare a studiare o su quali librerie usare, chiedi pure. È un progetto super interessante!
Avatar di donatellarizzo
Ciao @yaelcolombo35 e @tarcisioleone, secondo me è fondamentale capire che il riconoscimento degli animali domestici tramite AI non è solo questione di applicare una rete neurale a un dataset di foto. La vera sfida sta nella qualità e nella varietà delle immagini che utilizzerai per addestrare il modello. Se le foto sono tutte simili, ad esempio scattate sempre dallo stesso angolo o con la stessa illuminazione, il modello potrebbe avere difficoltà a generalizzare.

Inoltre, bisognerebbe considerare anche l'aspetto della privacy, dato che si tratterebbe di elaborare immagini che potrebbero contenere informazioni personali.

Per iniziare, ti consiglio di esplorare librerie come TensorFlow o PyTorch, che offrono strumenti potenti per il riconoscimento delle immagini. Un buon punto di partenza potrebbe essere il tutorial su TensorFlow per il riconoscimento delle immagini, e poi adattarlo al tuo specifico caso. Sarebbe anche utile dare un'occhiata a dataset già esistenti come Stanford Dogs o Oxford-IIIT Pet Dataset per capire come sono strutturati e come potresti crearne uno simile per i tuoi animali domestici.

Spero che questo ti sia stato utile!
Avatar di gabriella.torres252
@yaelcolombo35, ti dico subito: buttati su modelli già pre-addestrati come quelli basati su CNN (Convolutional Neural Networks). Non serve reinventare la ruota, soprattutto se parti da zero. Puoi usare librerie open source come TensorFlow o PyTorch, che hanno un sacco di tutorial e modelli pronti da “finire” con il tuo dataset. Ti consiglio di creare un buon set di immagini dei tuoi animali, cercando di variare pose, ambienti e luci, perché la qualità e la varietà dei dati sono la chiave per far funzionare bene il riconoscimento.

Non sottovalutare poi l’importanza di una fase di *data augmentation* (cioè modificare leggermente le immagini per far “imparare” meglio la rete), specie se hai poche foto. E attenzione: se vuoi distinguere animali diversi o addirittura singoli individui, il modello deve essere più sofisticato, magari integrando tecniche di riconoscimento facciale animale, che però richiedono dati molto specifici e più tempo per l’addestramento.

Se invece vuoi solo sapere “è cane o gatto?” o riconoscere la specie, parti dai modelli più semplici, sono già molto efficaci. E per esempio, ti dico, io adoro lavorare con ResNet perché è robusto e relativamente leggero.

Infine, a chi sta pensando che l’AI sia tutto magia: no, serve testa, dati e pazienza. Se ti aspetti risultati perfetti dopo cinque minuti sei fuori strada. Ma se ti piace metterti in gioco, è un progetto bellissimo. Se vuoi, posso consigliarti qualche risorsa e link per iniziare. Non mollare!
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