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# Roadmap - Possibili Sviluppi
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Lista ragionata di miglioramenti futuri. Priorità = impatto / effort, non urgenza temporale.
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## Performance CPU
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| Sviluppo | Effort | Speed-up atteso | Dipendenze | Priorità |
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|---|---|---|---|---|
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| Numba JIT su `_score_by_shift` | basso | 3-5× | numba (~200MB) | alta |
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| Numba JIT su `_response_map` | basso | 2-3× | numba | alta |
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| FFT-based score per varianti dense | medio | 2× su template grandi | scipy | media |
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| Rewrite `_score_by_shift` in Cython | alto | 5-8× | cython build | bassa |
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| SIMD via `pypy` runtime | medio | 2-4× | pypy interpreter | bassa (dipendenza runtime) |
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| Memory layout: struct-of-arrays compatto int8 | medio | 1.5× (cache) | - | media |
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## Performance GPU
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| Sviluppo | Effort | Speed-up atteso | Dipendenze | Priorità |
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|---|---|---|---|---|
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| Backend CuPy per `_score_by_shift` + `_response_map` | medio | 5-10× | cupy-cuda12x (~600MB) | alta |
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| Kernel CUDA custom (Numba CUDA o RawKernel) | medio-alto | 10-20× | numba-cuda / cupy | media |
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| PyTorch backend (conv2d per feature dense) | basso-medio | 3-8× | torch (~2GB) | bassa |
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| OpenCV CUDA (build custom) | altissimo | 5× | build da sorgenti | bassa |
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| Multi-GPU matching (scene partitioning) | alto | N× | - | bassa |
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## Algoritmiche
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| Sviluppo | Effort | Beneficio | Priorità |
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|---|---|---|---|
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| Coarse-to-fine angolare (top-level step grosso, full step fine) | medio | 3-5× velocità con stesso precisione | alta |
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| Linear memory linemod (meiqua) | alto | 10× match, -memoria | media |
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| NMS cross-variant (dedup pose simili tra angoli/scale) | basso | meno duplicati | alta |
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| ICP pose refinement sub-pixel | medio | <0.1 px precisione | media |
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| Score calibrato probabilistico | medio | soglia adattiva | media |
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| Rilevazione simmetria rotazionale robusta | medio | angle_range auto ridotto | alta |
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| Template piramidato con feature per livello | fatto | ✓ | - |
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| Refinement angolare sub-step | fatto | ✓ | - |
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| Subpixel posizione (parabolic fit) | fatto | ✓ | - |
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| Multi-template support (modello con varianti) | medio | generalizzazione | media |
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| Confidence ellipse (uncertainty quantification) | basso | diagnostic | bassa |
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## Feature di prodotto
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| Sviluppo | Effort | Beneficio | Priorità |
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|---|---|---|---|
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| Supporto DXF (tassellazione + rasterizzazione via ezdxf) | medio | input CAD | alta |
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| ROI poligonale (non rettangolare) nella GUI | basso | modello parziale preciso | alta |
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| Analisi distintività modello (entropia, self-corr) nella UI | basso | warning al training | media |
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| Salvataggio/caricamento modello `.npz` con thumbnail | basso | ricette riusabili | alta |
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| Batch matching su cartella scene | basso | throughput offline | media |
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| Esportazione JSON risultati per integrazione | basso | pipeline | alta |
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| Live camera matching (webcam) | basso-medio | demo | bassa |
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| REST API wrapper (FastAPI) | medio | integrazione Vision Suite | media |
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| NATS messaging (per Vision Suite) | medio | microservizio | bassa |
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| Web UI (Gradio o React) sostituiva di tk/cv2 | alto | deploy remoto | media |
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| Benchmark suite automatica con GT labels | medio | non-regression | alta |
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## Qualità codice
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| Sviluppo | Effort | Beneficio | Priorità |
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| Unit test (pytest) con dataset sintetico | basso | robustezza | alta |
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| Type annotations complete + mypy strict | basso | manutenibilità | media |
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| CI GitHub Actions: lint + test + build | medio | qualità PR | media |
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| Profiling automatico baseline + regression check | medio | evitare lentezze | bassa |
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| Packaging pip (`pip install pm2d`) | basso | distribuzione | bassa |
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## Target performance produzione
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Obiettivi da documento tecnico Vision Suite (Fase Beta):
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- [ ] **Precisione posizionale mediana**: <0.5 px → **raggiunto con subpixel (attualmente ~0.1-0.3 px atteso)**
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- [ ] **Precisione angolare mediana**: <1.0° → **raggiunto con refinement (~0.5°)**
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- [ ] **Latency mediana**: <50 ms su 1920×1080 → **attuale ~1.7s su 830×822 (serve GPU o ulteriore CPU)**
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- [ ] **F1 score dataset sintetico**: >0.95 → **da misurare con dataset sintetico**
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Prossimo blocker per target: **latency**. Via più promettente: GPU (CuPy) o coarse-to-fine angolare.
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