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TDC2019 Intel Software Day - Visao Computacional e IA a servico da humanidade

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Visão Computacional e IA a serviço da humanidade

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TDC2019 Intel Software Day - Visao Computacional e IA a servico da humanidade

  1. 1. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 1/69 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A SERVIÇO DA HUMANIDADE COMINTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A SERVIÇO DA HUMANIDADE COM CPU, GPU E VPUCPU, GPU E VPU Autor: cabelo@opensuse.org Alessandro de Oliveira Faria
  2. 2. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 2/69    TECNOLOGIA DESDE 1983   TECNOLOGIA DESDE 1983 Autodidata, Pesquisador e Inventor CTO OITI TECHNOLOGIES Embaixador openSUSE America Latina Membro do Conselho OWASP SP Engenheiro Linux openSUSE Colaborador Mozillians Global Innovator Intel Contribuidor técnico o cial: Viva o Linux FOCA Linux OWASP ZAP OpenCV Educatux openSUSE Mais de 90 palestras ministradas
  3. 3. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 3/69
  4. 4. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 4/69     VISÃO COMPUTACIONAL    VISÃO COMPUTACIONAL Demanda tempo real Ruído Ambiguidade Custo Computacional Evolução device
  5. 5. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 5/69
  6. 6. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 6/69
  7. 7. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 7/69
  8. 8. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 8/69
  9. 9. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 9/69
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  12. 12. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 12/69
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  14. 14. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 14/69
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  19. 19. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 19/69
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  21. 21. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 21/69
  22. 22. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 22/69
  23. 23. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 23/69 OCR E VERIFICAÇÃO DE PROCEDIMENTOSOCR E VERIFICAÇÃO DE PROCEDIMENTOS
  24. 24. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 24/69 CLASSIFICAÇÃO DE DOCUMENTOCLASSIFICAÇÃO DE DOCUMENTO
  25. 25. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 25/69 IDENTIFICAÇÃO DE REMÉDIOSIDENTIFICAÇÃO DE REMÉDIOS
  26. 26. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 26/69 OPENVINOOPENVINO Capacidade de processar Inteligência Arti cial em CPU com alto desempenho.
  27. 27. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 27/69 OPENVINOOPENVINO Capacidade de processar Inteligência Arti cial em CPU com alto desempenho. Requisito: Processador de 6a geração ou superior (Yoga 260 U$ 850.00 )
  28. 28. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 28/69
  29. 29. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 29/69 PARA 2019 E 2020PARA 2019 E 2020 Celular e pen drive (Neural Compute Stick) compostos de um processador denominado VPU, resolverá o gargalo de conectividade e a dependência do processamento em nuvem para soluções de IA.
  30. 30. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 30/69 PARA 2019 E 2020PARA 2019 E 2020 Celular e pen drive (Neural Compute Stick) compostos de um processador denominado VPU, resolverá o gargalo de conectividade e a dependência do processamento em nuvem para soluções de IA. Resultado: Eliminação dos altos custos das máquinas virtuais em cloud, como também aquisição das poderosas GPUs.
  31. 31. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 31/69 VPU BAIXO PREÇO E COM EFICIÊNCIA ENERGÉTICA.VPU BAIXO PREÇO E COM EFICIÊNCIA ENERGÉTICA.
  32. 32. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 32/69
  33. 33. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 33/69
  34. 34. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 34/69 MICROSCÓPIO COM REALIDADE AUMENTADAMICROSCÓPIO COM REALIDADE AUMENTADA
  35. 35. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 35/69 IA, IOT E REALIDADE AUMENTADA COM DADOS VITAIS EM TEMPO REALIA, IOT E REALIDADE AUMENTADA COM DADOS VITAIS EM TEMPO REAL
  36. 36. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 36/69 EXEMPLO: DIAGNÓTICOS DE CÂNCER DE PELEEXEMPLO: DIAGNÓTICOS DE CÂNCER DE PELE CÂMERA DE ENDOSCOPIA U$ 29.00CÂMERA DE ENDOSCOPIA U$ 29.00 COMPUTADOR RASPBERRY U$ 30.00COMPUTADOR RASPBERRY U$ 30.00 VPU MOVIDIUS U$ 73.00VPU MOVIDIUS U$ 73.00 TOTALTOTAL U$ 132.00U$ 132.00
  37. 37. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 37/69 CONSUMO: INSIGNIFICANTE 1W, FUNCIONA COMCONSUMO: INSIGNIFICANTE 1W, FUNCIONA COM CARREGADOR DE CELULAR!CARREGADOR DE CELULAR!
  38. 38. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 38/69 VANTAGENSVANTAGENS
  39. 39. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 39/69 VANTAGENSVANTAGENS Baixo custo: O custo do hardware é baixo como também o seu consumo de energia.
  40. 40. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 40/69 VANTAGENSVANTAGENS Baixo custo: O custo do hardware é baixo como também o seu consumo de energia. Portátil: O equipamento pode efetuar diagnósticos em locais de difícil acesso.
  41. 41. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 41/69 VANTAGENSVANTAGENS Baixo custo: O custo do hardware é baixo como também o seu consumo de energia. Portátil: O equipamento pode efetuar diagnósticos em locais de difícil acesso. Off-Line: Não necessita de conectividade para processamento em nuvem.
  42. 42. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 42/69 AMOSTRAGEM DE APRENDIZADOAMOSTRAGEM DE APRENDIZADO
  43. 43. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 43/69 RESULTADO FINALRESULTADO FINAL
  44. 44. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 44/69 LEIS GDPR,LGPD - OWASP SPLEIS GDPR,LGPD - OWASP SP Todo setor de processamento de imagem deve se preparar para a nova lei 13.709 sancionada dia 14 de agosto de 2018, pois a multa chega a 40 MILHÕES40 MILHÕES
  45. 45. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 45/69
  46. 46. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 46/69 GPU NÃO É CPUGPU NÃO É CPU A principal diferença, é a capacidade da CPU executar qualquer processamento, entretanto o processamento da CPU voltado aos grá co é lento.
  47. 47. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 47/69 A GPU foi projetada inicialmente apenas para realizar o processamento grá co. A GPU apresenta desempenho incomparável em cálculos de ponto utuante. A CPU concentra várias tarefas. Ele cuida de atividades simples, como o carregamento dos aplicativos (delegando ações para memória RAM, HD, chip de rede e placa de vídeo), até as situações mais complexas e também acesso a BIOS.
  48. 48. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 48/69 CPU menos núcleos e clocks mais elevados, GPU múltiplos núcleos e clocks menores (mas apresentam desempenho incrível para cálculos de ponto utuante).
  49. 49. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 49/69 PROGRAMAÇÃO MULTINUCLEARPROGRAMAÇÃO MULTINUCLEAR Programação multinuclear são alternativas às threads que proporcionam tempos de inicialização e encerramento mais rápidos, melhor distribuição de carga, melhor aproveitamento dos recursos disponíveis e um nível alto de abstração. for (int i = 0; i < 10000; ++i) a[i] = f(i) + g(i); tbb::parallel_for( 0, 10000, [&](int i) { a[i] = f(i) + g(i); } )
  50. 50. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 50/69 IPP/MKLIPP/MKL A biblioteca IPP (Primitivos de Performance Integrada) dos processadores Intel apresenta grandes ganhos de performance quando o problema proposto é processamento de imagem. Utiliza instruções dos processadores com AVX2 e SSE assim aumentando muito o desempenho.
  51. 51. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 51/69 Ja a biblioteca MKL,é uma excelente opção para processamento de imagens pelo simples motivo, foi criada para aplicações de alta performance computacional (HPC), é ideal para utilização de rotina matemáticas (Transformada de Fourier, Álgebra Linear, Calculo com Vetores e Matriz).
  52. 52. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 52/69 PLATAFORMA INTELPLATAFORMA INTEL SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2 PLATAFORMA POWER IBMPLATAFORMA POWER IBM VSX
  53. 53. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 53/69
  54. 54. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 54/69 OPENCV 3.4.1 OU SUPERIOROPENCV 3.4.1 OU SUPERIOR OpenCV é a principal biblioteca de código aberto para a visão computacional, processamento de imagem e aprendizagem de máquina, disponibiliza a aceleração de calculo por GPU (util para em tempo real) e agora um novo módulo de dnn (deep learning).
  55. 55. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 55/69 COMPILAÇÃOCOMPILAÇÃO cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DENABLE_VSX=ON -DENABLE_SSE=0 -DENABLE_SSE2=0
  56. 56. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 56/69 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_IPP=ON -DWITH_TBB=ON -DWITH_CUDA=ON -DENABLE_FAST_MATH=ON -DCUDA_FAST_MATH=ON -DWITH_CUBLAS=ON -DENABLE_SSE=ON -DENABLE_SSE2=ON -DENABLE_SSE3=ON -DENABLE_SSSE3=ON -DENABLE_SSE41=ON -DENABLE_SSE42=ON -DENABLE_AVX=ON -DENABLE_AVX2=ON ;
  57. 57. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 57/69
  58. 58. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 58/69 O acelerado crescimento deve-se as GPU e a grande massa de dados disponíveis na internet.
  59. 59. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 59/69 Machine Learning: Utiliza algoritmos para a coleta de dados, esta coleta deve ser efetuada por especialistas em visão computacional (para con gurar os atributos relevantes da imagem). Durante o reconhecimento uma obstrução do objeto deriva em erros e diminuição da assertividade.
  60. 60. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 60/69 Deep Learning: Os algoritmos demandam muito menos preocupação com a coleta, bastando apenas informar os pixels (região o objeto, assim não exigindo preocupação com a extração dos dados da imagem).
  61. 61. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 61/69 O aprendizado acontece, recortando a imagem em uma pilha de pequenos pedaço, estes são enviados paras as camadas das redes neurais. E por m o reconhecimento é baseado no peso total dos atributos da imagem obtido no processamento. Resultado é conseguir reconhecer um objeto obstruido.
  62. 62. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 62/69 REDES NEURAIS CONVOLUCIONAISREDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS Baseada na visão animal (córtex visual, ltro de Gabor), então as redes neurais convolucionais trabalham com os neurônios de entrada, nas sinapses obtemos os pesos aplicando uma função com o kernel convolucional, e então teremos os neurônios de saída que poder servir como propagação reversa ou não.
  63. 63. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 63/69 CARACTERÍTICASCARACTERÍTICAS Extração, mapeamento das características, Subamostragem. Irrelevante a posição, localiza a característica local dos pontos, robusto (rotação e obstrução). Várias camadas de convolução, não linearidade max(0,x) obter esparcidade.
  64. 64. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 64/69 YOLOYOLO YOLO (You only look once) é uma nova técnica de reconhecimento de objetos, e utiliza convolução para obter uma excelente performance. DARKNET OPEN SOURCE /NEURAL NETWORKS / CDARKNET OPEN SOURCE /NEURAL NETWORKS / C
  65. 65. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 65/69 COMPILAÇÃOCOMPILAÇÃO $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet $ vi Makefile GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 OPENMP=1 $ make gcc -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCV `pkg-config --cflags opencv` -DGPU gcc -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCV `pkg-config --cflags opencv` -DGPU $ darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.cfg cfg/yolo.weigh
  66. 66. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 66/69 APRENDIZADO YOLOAPRENDIZADO YOLO dw = 1./size[0] dh = 1./size[1] w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = (box[0] +(w/2.0) y = (box[2] +(h/2.0) x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh /dados/image/train.txt /dados/image/car1.jpg /dados/label/car1.txt 0 0.482422 0.650000 0.280469 0.652778
  67. 67. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 67/69 YOLO E OPENCVYOLO E OPENCV Efetuar o download da versão 3.4.0 ou superior : Mais informações em: https://docs.opencv.org/master/da/d9d/tutorial_dnn_yolo.html $ cd [PATH-SOURCE-OPENCV]/opencv/samples/dnn/ $ g++ `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv` yolo_object_detection.cpp -o yolo_object_detection $ ./yolo_object_detection -source=[PATH-TO-VIDEO] -cfg=[PATH-TO-DARKNET]/cfg/yolo.cfg -model=[PATH-TO-DARKNET]/yolo.weights -class_names=[PATH-TO-DARKNET]/data/coco.names
  68. 68. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 68/69 RESULTADORESULTADO
  69. 69. 5/3/2019 Visão computacional palestras.assuntonerd.com.br/ia2019intel.html?print-pdf#/ 69/69 OBRIGADO!OBRIGADO! Critícas e Sugestiões: cabelo@opensuse.org Blog: https://assuntonerd.com.br “Colaborar atrai amigos, competir atrai inimigos” Alessandro de Oliveira Faria  

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