Приложения и пътища за обучение в компютърното зрение: Популярни технологии, практически инструменти и ръководство за професионално развитие

Компютърното зрение (Computer Vision, CV), като важен клон на областта на изкуствения интелект, се развива бързо през последните години. Тази статия има за цел да систематизира популярните технологични направления в областта на компютърното зрение, да препоръча практически инструменти и да предостави пътища за обучение и съвети за професионално развитие, за да помогне на читателите бързо да навлязат и да разберат задълбочено тази област.

I. Сканиране на популярни технологични направления

Според „Трите горещи теми“, публикувани на CVPR (Конференция за компютърно зрение и разпознаване на образи), както и дискусиите в X/Twitter, настоящите популярни направления в областта на компютърното зрение включват:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D реконструкция от множество гледни точки и сензори): Използване на множество изображения или сензорни данни (като LiDAR, дълбочинни камери) за реконструкция на триизмерни сцени. Тази технология има широки приложения в автономното шофиране, роботната навигация, виртуалната реалност, разширената реалност и други области.

2. Image and Video Synthesis (Синтез на изображения и видео): Използване на генеративни състезателни мрежи (GANs), дифузионни модели и други технологии за генериране на реалистично съдържание на изображения и видео. Тази технология има огромен потенциал в разработването на игри, филмовите ефекти, производството на реклами и други области. Например, инструменти като стабилна дифузия, DALL-E и др. могат да генерират висококачествени изображения.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Мултимодално обучение, зрение, език и разсъждения): Комбиниране на визуална информация с езикова информация, за да може компютърът да разбере съдържанието на изображение или видео и да извършва разсъждения и вземане на решения. Тази технология има широки приложения в интелигентното обслужване на клиенти, автономното шофиране, описанието на изображения, визуалните въпроси и отговори и други области. Например, статията LIBERO-X изследва устойчивостта на моделите за визуално-езиково-двигателни модели.

В допълнение към горните три основни направления, следните технологии също заслужават внимание:

• Object Detection (Разпознаване на обекти): Идентифициране и локализиране на конкретни обекти в изображения или видео. Серията алгоритми YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) е един от популярните алгоритми за разпознаване на обекти в момента.
• Image Segmentation (Сегментиране на изображения): Разделяне на изображението на различни области, като всяка област представлява семантичен обект. U-Net е мрежова структура, често използвана за сегментиране на медицински изображения.
• OCR (Optical Character Recognition, Оптично разпознаване на символи): Разпознаване на текст в изображения. Широко се използва в дигитализацията на документи, разпознаването на регистрационни номера, превода на текст и други области.
• Robotics Vision (Роботизирано зрение): Прилагане на технологии за компютърно зрение към управлението и навигацията на роботи. Например, отборът за състезания с дронове на Delft University of Technology използва end-to-end невронна мрежа, за да контролира движението на дрона директно от пикселния вход, без да са необходими традиционни филтри на Калман или детектори на характеристики.
• Medical Imaging (Медицински изображения): Използване на технологии за компютърно зрение за анализ на медицински изображения, за да се подпомогнат лекарите при диагностицирането и лечението.
• Autonomous Vehicles (Автономни превозни средства): Използване на технологии за компютърно зрение за разпознаване на пътни знаци, пешеходци, превозни средства и др., за да се реализират функции за автономно шофиране. Съответните статии също се фокусират върху безопасността и векторите на атака в среда на автономно шофиране.
• Vision-Language Models (Модели за зрение-език): Комбиниране на визуална информация и текстова информация за реализиране на задачи като генериране на описание на изображения, визуални въпроси и отговори и др.

II. Препоръки за практически инструменти

По-долу са някои от често използваните инструменти в процеса на разработка на компютърно зрение:

1. Развойни рамки:

   • PyTorch: Рамка за дълбоко обучение, разработена от Facebook (Meta), която е широко популярна заради своята гъвкавост и лекота на използване. KirkDBorne препоръчва поредица от уроци за PyTorch, подходящи за начинаещи в компютърното зрение.
   • TensorFlow: Рамка за дълбоко обучение, разработена от Google, с мощна екосистема и богати ресурси.
   • MATLAB: Търговски математически софтуер, разработен от MathWorks, който предоставя богати инструменти и примери за компютърно зрение. Официалният MATLAB предоставя над 50 примера за компютърно зрение, включително код, за улесняване на обучението и приложението.

2. Анотиране и управление на данни:

• Roboflow: Платформа, предоставяща функции като анотиране на данни, обучение на модели и внедряване. NPC проектът на @@measure_plan използва модела за сегментиране rf-detr на Roboflow.
  • Labelbox: Платформа за анотиране на данни от корпоративен клас, предоставяща мощни функции за сътрудничество в екип и управление на данни.

3. Други инструменти:

   • Mediapipe: Кросплатформена рамка за машинно обучение, разработена от Google, предоставяща функции като откриване на лица и оценка на позата на тялото. NPC проектът на @@measure_plan също използва Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Симулатор на дълбочина на рязкост с отворен код, който може да помогне за разбирането и визуализирането на ефектите на дълбочината на рязкост, което е много полезно за контрол на разнообразието на изображенията в процеса на събиране на данни.

III. Предложения за учебен път

Следва постепенно пътека за обучение по компютърно зрение:

1. Основни познания:

   • Линейна алгебра: Вектори, матрици, матрични операции и др.
   • Математически анализ: Производни, градиенти, правило на веригата и др.
   • Теория на вероятностите и статистика: Разпределение на вероятностите, очакване, дисперсия, оценка на максималното правдоподобие и др.
   • Python програмиране: Овладейте основния синтаксис на езика Python и често използваните библиотеки (като NumPy, Pandas).

2. Основи на дълбокото обучение:

   • Невронни мрежи: Разберете основната структура и принципи на невронните мрежи, като напълно свързани мрежи, конволюционни невронни мрежи (CNN), рекурентни невронни мрежи (RNN) и др.
   • Алгоритъм за обратно разпространение: Овладейте принципите и реализацията на алгоритъма за обратно разпространение.
   • Оптимизационни алгоритми: Разберете често използваните оптимизационни алгоритми, като градиентно спускане, Adam и др.
   • Функции на загуба: Разберете често използваните функции на загуба, като загуба на кръстосана ентропия, загуба на средноквадратична грешка и др.

3. Основни концепции на компютърното зрение:

   • Основи на обработката на изображения: Филтриране на изображения, откриване на ръбове, извличане на характеристики и др.
   • Конволюционна невронна мрежа (CNN): Разберете структурата и принципите на CNN и приложенията в области като разпознаване на изображения и откриване на обекти.
   • Рекурентна невронна мрежа (RNN) и мрежа с дълга краткосрочна памет (LSTM): Разберете структурата и принципите на RNN и LSTM и приложенията в области като видео анализ и описание на изображения.
   • Генеративна състезателна мрежа (GAN): Разберете структурата и принципите на GAN и приложенията в области като генериране на изображения и възстановяване на изображения.

4. Четене на класически статии:

   • ResNets: Разберете задълбочено структурата и предимствата на остатъчните мрежи.
   • YOLO: Научете дизайнерските идеи на алгоритмите за откриване на обекти от серията YOLO.
   • DeConv: Разберете приложението на обратната конволюция при сегментиране и генериране на изображения.
   • GAN: Научете основните принципи на генеративните състезателни мрежи.
   • U-Net: Разберете приложението на U-Net в области като сегментиране на медицински изображения.
   • Focal Loss: Научете ефективни методи за решаване на проблема с дисбаланса на класовете при откриване на обекти.

5. Практика по проекти:

   • Kaggle състезания: Участвайте в състезания по компютърно зрение на Kaggle, за да натрупате практически опит.
   • Проекти с отворен код: Участвайте в проекти с отворен код за компютърно зрение, за да научите кодови стандарти и сътрудничество в екип.
   • Лични проекти: Опитайте се да проектирате и реализирате сами проекти за компютърно зрение, като разпознаване на лица, откриване на обекти, класификация на изображения и др.

IV. Предложения за професионално развитие

1. Професионална насоченост:

   • AI инженер: Отговаря за разработването, внедряването и оптимизирането на алгоритми за компютърно зрение.
   • Изследовател на машинно обучение: Занимава се с изследване и иновации на алгоритми за компютърно зрение.
   • Учен по данни: Използва компютърно зрение за анализ и извличане на данни.

2. Подобряване на уменията: * Фокусиране върху конкретна област: Според предложението на Ashishllm, се фокусирайте върху под-области като OCR, откриване на обекти, сегментиране на изображения, разпознаване на изображения и т.н., и провеждайте задълбочени изследвания и експерименти.\n * Овладяване на често използвани инструменти: Овладейте добре рамки за дълбоко обучение като PyTorch, TensorFlow и библиотеки за компютърно зрение като OpenCV.\n * Непрекъснато обучение: Следете най-новите изследователски резултати и тенденции в развитието на технологиите и непрекъснато подобрявайте нивото на своите умения.\n3. Съвети за търсене на работа:\n\n * Натрупване на опит в проекти: Чрез участие в проекти или стажове, натрупайте практически опит и демонстрирайте своите способности.\n * Подготовка за интервю: Запознайте се с често срещаните алгоритми за компютърно зрение и въпроси за интервю, и демонстрирайте своята техническа сила.\n * Активна комуникация: Комуникирайте активно с набиращите персонал, за да разберете изискванията на позицията и фирмената култура. @@__iamaf активно търси работа, свързана с AI/ML, можете да се консултирате с него за насоки за търсене на работа. \n\n## V. Заключение\nКомпютърното зрение е област, пълна с възможности и предизвикателства. Чрез овладяване на основните знания, изучаване на ключови концепции, участие в практически проекти и непрекъснато следене на най-новите тенденции в технологичното развитие, можете бързо да навлезете и да разберете задълбочено тази област, и в крайна сметка да постигнете успех в професионалното си развитие. Запомнете гледната точка на Vincent Sitzmann: "Зрението" има смисъл само като част от цикъла на възприятие-действие, традиционното компютърно зрение, което картографира изображения към междинни представяния (3D, поток, сегментиране...), скоро ще изчезне. Това също ни подсказва, че бъдещите насоки на изследване в компютърното зрение може да се фокусират повече върху решения от край до край и по-интелигентни начини на взаимодействие.