Računalni vid primjene i put učenja: Popularne tehnologije, praktični alati i vodič za razvoj karijere

Računalni vid (Computer Vision, CV) kao važna grana područja umjetne inteligencije, posljednjih godina se brzo razvija. Ovaj članak ima za cilj razvrstati trenutne popularne tehnološke smjerove u području računalnog vida, preporučiti praktične alate i pružiti put učenja i savjete za razvoj karijere, kako bi pomogao čitateljima da brzo uđu i duboko razumiju ovo područje.

I. Pregled popularnih tehnoloških smjerova

Prema "Tri popularne teme" objavljene na CVPR-u (Konferencija o računalnom vidu i prepoznavanju uzoraka), kao i raspravama na X/Twitteru, trenutni popularni smjerovi u području računalnog vida uključuju:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonstrukcija iz više pogleda i senzora): Korištenje više slika ili podataka senzora (kao što su LiDAR, dubinske kamere) za rekonstrukciju trodimenzionalnih scena. Ova tehnologija ima široku primjenu u autonomnoj vožnji, robotskoj navigaciji, virtualnoj stvarnosti, proširenoj stvarnosti i drugim područjima.

2. Image and Video Synthesis (Sinteza slika i videa): Korištenje generativnih suparničkih mreža (GANs), difuzijskih modela i drugih tehnologija za generiranje realističnih slika i video sadržaja. Ova tehnologija ima ogroman potencijal u razvoju igara, filmskim efektima, proizvodnji reklama i drugim područjima. Na primjer, alati kao što su Stable Diffusion, DALL-E mogu generirati visokokvalitetne slike.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodalno učenje, vid, jezik i zaključivanje): Kombiniranje vizualnih informacija s jezičnim informacijama, omogućujući računalu da razumije sadržaj slike ili videa i provodi zaključivanje i donošenje odluka. Ova tehnologija ima široku primjenu u inteligentnoj korisničkoj službi, autonomnoj vožnji, opisu slika, vizualnim pitanjima i odgovorima i drugim područjima. Na primjer, rad LIBERO-X istražuje robusnost vizualno-jezično-akcijskih modela.

Osim gore navedena tri smjera, sljedeće tehnologije također zaslužuju pozornost:

• Object Detection (Detekcija objekata): Identificiranje i lociranje određenih objekata na slikama ili videozapisima. YOLO serija algoritama (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) je jedan od trenutno popularnih algoritama za detekciju objekata.
• Image Segmentation (Segmentacija slike): Dijeljenje slike na različita područja, pri čemu svako područje predstavlja semantički objekt. U-Net je struktura mreže koja se obično koristi za segmentaciju medicinskih slika.
• OCR (Optical Character Recognition, Optičko prepoznavanje znakova): Prepoznavanje teksta na slikama. Široko se koristi u digitalizaciji dokumenata, prepoznavanju registarskih tablica, prevođenju teksta i drugim područjima.
• Robotics Vision (Robotski vid): Primjena tehnologije računalnog vida na robotsku kontrolu i navigaciju. Na primjer, tim za utrke dronova sa Sveučilišta tehnologije u Delftu koristi neuronsku mrežu od kraja do kraja za izravnu kontrolu kretanja drona iz pikselnih ulaza, bez potrebe za tradicionalnim Kalmanovim filterima ili detektorima značajki.
• Medical Imaging (Medicinsko snimanje): Korištenje tehnologije računalnog vida za analizu medicinskih slika, pomažući liječnicima u dijagnozi i liječenju.
• Autonomous Vehicles (Autonomna vozila): Korištenje tehnologije računalnog vida za prepoznavanje prometnih znakova, pješaka, vozila itd., za postizanje funkcije autonomne vožnje. Povezani radovi također se fokusiraju na sigurnost i vektore napada u autonomnim okruženjima vožnje.
• Vision-Language Models (Vizualno-jezični modeli): Kombiniranje vizualnih informacija i tekstualnih informacija za postizanje zadataka kao što su generiranje opisa slika, vizualna pitanja i odgovori.

II. Preporuke praktičnih alata

Slijede neki alati koji se obično koriste u procesu razvoja računalnog vida:

1. Okviri za razvoj:

   • PyTorch: Okvir za duboko učenje koji je razvio Facebook (Meta), široko je popularan zbog svoje fleksibilnosti i jednostavnosti korištenja. KirkDBorne je preporučio niz PyTorch tutorijala, prikladnih za početnike u računalnom vidu.
   • TensorFlow: Okvir za duboko učenje koji je razvio Google, s jakim ekosustavom i bogatim resursima.
   • MATLAB: Komercijalni matematički softver koji je razvio MathWorks, pruža bogat alatni okvir za računalni vid i primjere. Službeni MATLAB nudi više od 50 primjera računalnog vida, uključujući kod, što olakšava učenje i primjenu.

2. Označavanje i upravljanje podacima: * Roboflow: Platforma koja pruža funkcije kao što su označavanje podataka, obuka modela i implementacija. NPC projekat @@measure_plan koristio je Roboflow rf-detr model segmentacije.

   • Labelbox: Platforma za označavanje podataka na nivou preduzeća, koja pruža moćnu timsku saradnju i funkcije upravljanja podacima.

3. Ostali alati:

   • Mediapipe: Google-ov okvir za mašinsko učenje na više platformi, koji pruža funkcije kao što su detekcija lica, procena držanja tela itd. NPC projekat @@measure_plan je takođe koristio Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Simulator dubinske oštrine otvorenog koda, koji može pomoći u razumevanju i vizualizaciji efekata dubinske oštrine, što je veoma korisno za kontrolu raznolikosti slika tokom procesa prikupljanja podataka.

Tri, preporuke za put učenja

Sledi postepeni put učenja računarskog vida:

1. Osnovno znanje:

   • Linearna algebra: Vektori, matrice, operacije sa matricama itd.
   • Kalkulus: Izvodi, gradijenti, pravilo lanca itd.
   • Teorija verovatnoće i statistika: Distribucija verovatnoće, očekivanje, varijansa, procena maksimalne verovatnoće itd.
   • Python programiranje: Savladajte osnovnu sintaksu Python jezika i uobičajene biblioteke (kao što su NumPy, Pandas).

2. Osnove dubokog učenja:

   • Neuronska mreža: Razumevanje osnovne strukture i principa neuronske mreže, kao što su potpuno povezane mreže, konvolucione neuronske mreže (CNN), rekurentne neuronske mreže (RNN) itd.
   • Algoritam povratne propagacije: Savladajte princip i implementaciju algoritma povratne propagacije.
   • Algoritam optimizacije: Razumevanje uobičajenih algoritama optimizacije, kao što su gradijentni spust, Adam itd.
   • Funkcija gubitka: Razumevanje uobičajenih funkcija gubitka, kao što su gubitak unakrsne entropije, gubitak srednje kvadratne greške itd.

3. Ključni koncepti računarskog vida:

   • Osnove obrade slike: Filtriranje slike, detekcija ivica, ekstrakcija karakteristika itd.
   • Konvoluciona neuronska mreža (CNN): Razumevanje strukture i principa CNN-a, kao i primene u oblastima kao što su prepoznavanje slike, detekcija objekata itd.
   • Rekurentna neuronska mreža (RNN) i mreža dugotrajne kratkoročne memorije (LSTM): Razumevanje strukture i principa RNN-a i LSTM-a, kao i primene u oblastima kao što su video analiza, opis slike itd.
   • Generativna suparnička mreža (GAN): Razumevanje strukture i principa GAN-a, kao i primene u oblastima kao što su generisanje slike, popravka slike itd.

4. Čitanje klasičnih radova:

   • ResNets: Duboko razumevanje strukture i prednosti rezidualnih mreža.
   • YOLO: Učenje dizajnerskih ideja YOLO serije algoritama za detekciju objekata.
   • DeConv: Razumevanje primene dekonvolucije u segmentaciji i generisanju slike.
   • GAN: Učenje osnovnih principa generativnih suparničkih mreža.
   • U-Net: Razumevanje primene U-Net-a u oblastima kao što je segmentacija medicinske slike.
   • Focal Loss: Učenje efikasnih metoda za rešavanje problema neravnoteže klasa u detekciji objekata.

5. Projektna praksa:

   • Kaggle takmičenje: Učestvovanje u Kaggle takmičenjima iz računarskog vida, akumuliranje praktičnog iskustva.
   • Projekat otvorenog koda: Učestvovanje u projektima računarskog vida otvorenog koda, učenje standarda kodiranja i timske saradnje.
   • Lični projekat: Pokušajte sami da dizajnirate i implementirate projekte računarskog vida, kao što su prepoznavanje lica, detekcija objekata, klasifikacija slike itd.

Četiri, preporuke za razvoj karijere

1. Pravac karijere:

   • AI inženjer: Odgovoran za razvoj, implementaciju i optimizaciju algoritama računarskog vida.
   • Istraživač mašinskog učenja: Bavi se istraživanjem i inovacijama algoritama računarskog vida.
   • Naučnik za podatke: Koristi tehnologiju računarskog vida za analizu i iskopavanje podataka.

2. Poboljšanje veština: * Fokusirajte se na određeno područje: Prema savjetu Ashishllm-a, fokusirajte se na poddomene kao što su OCR, detekcija objekata, segmentacija slike, prepoznavanje slike, itd., i sprovedite dubinska istraživanja i eksperimente.

   • Ovladajte uobičajenim alatima: Budite vješti u korištenju deep learning frameworka kao što su PyTorch i TensorFlow, kao i biblioteka za kompjuterski vid kao što je OpenCV.
   • Kontinuirano učenje: Pratite najnovija istraživanja i trendove u tehnološkom razvoju, i kontinuirano poboljšavajte svoje vještine.

3. Savjeti za traženje posla:

   • Akumulirajte projektno iskustvo: Učestvujte u projektima ili obavljajte praksu kako biste stekli praktično iskustvo i pokazali svoje sposobnosti.
   • Pripremite se za intervju: Upoznajte se sa uobičajenim algoritmima kompjuterskog vida i pitanjima za intervju, i pokažite svoju tehničku snagu.
   • Aktivno komunicirajte: Aktivno komunicirajte sa regruterima kako biste razumjeli zahtjeve pozicije i kulturu kompanije. @@__iamaf aktivno traži posao vezan za AI/ML, možete se pozvati na njegov smjer traženja posla.

V. ZaključakRačunarski vid je polje puno prilika i izazova. Ovladavanjem osnovnim znanjem, učenjem ključnih koncepata, sudjelovanjem u praktičnim projektima i kontinuiranim praćenjem najnovijih trendova u tehnološkom razvoju, možete brzo ući i duboko razumjeti ovo polje, te na kraju postići uspjeh u svom profesionalnom razvoju. Zapamtite gledište Vincenta Sitzmanna: "Vid" ima smisla samo kao dio kruga percepcija-akcija, tradicionalni računarski vid, odnosno mapiranje slika u srednje reprezentacije (3D, tok, segmentacija...), uskoro će nestati. Ovo nam također govori da bi se budući smjerovi istraživanja računarskog vida mogli više fokusirati na end-to-end rješenja i inteligentnije načine interakcije.