Aplicacions de Visió Artificial i Ruta d'Aprenentatge: Tecnologies Populars, Eines Pràctiques i Guia de Desenvolupament Professional

# Aplicacions de Visió Artificial i Ruta d'Aprenentatge: Tecnologies Populars, Eines Pràctiques i Guia de Desenvolupament Professional La Visió Artificial (Computer Vision, CV) és una branca important del camp de la intel·ligència artificial que ha experimentat un ràpid creixement en els darrers anys. Aquest article té com a objectiu organitzar les direccions tecnològiques populars actuals en el camp de la visió artificial, recomanar eines pràctiques i proporcionar rutes d'aprenentatge i consells de desenvolupament professional per ajudar els lectors a començar ràpidament i comprendre profundament aquest camp. ## I. Escaneig de Direccions Tecnològiques Populars Segons els "Tres Temes Populars" publicats a CVPR (Conferència sobre Visió Artificial i Reconeixement de Patrons) i les discussions a X/Twitter, les direccions populars actuals en el camp de la visió artificial inclouen: 1. **3D from Multi-View and Sensors (Reconstrucció 3D a partir de múltiples vistes i sensors):** Reconstruir escenes tridimensionals utilitzant múltiples imatges o dades de sensors (com ara LiDAR, càmeres de profunditat). Aquesta tecnologia té una àmplia gamma d'aplicacions en conducció autònoma, navegació robòtica, realitat virtual, realitat augmentada, etc. 2. **Image and Video Synthesis (Síntesi d'imatges i vídeos):** Generar imatges i vídeos realistes utilitzant xarxes generatives adversàries (GANs), models de difusió i altres tecnologies. Aquesta tecnologia té un gran potencial en el desenvolupament de jocs, efectes especials de pel·lícules, producció d'anuncis, etc. Per exemple, eines com Stable Diffusion i DALL-E poden generar imatges d'alta qualitat. 3. **Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Aprenentatge multimodal, visió, llenguatge i raonament):** Combinar informació visual amb informació lingüística per permetre als ordinadors comprendre el contingut d'imatges o vídeos i realitzar raonaments i preses de decisions. Aquesta tecnologia té una àmplia gamma d'aplicacions en atenció al client intel·ligent, conducció autònoma, descripció d'imatges, preguntes i respostes visuals, etc. Per exemple, l'article LIBERO-X està investigant la robustesa dels models de visió-llenguatge-acció. A més de les tres direccions principals esmentades anteriorment, també val la pena prestar atenció a les següents tecnologies: * **Object Detection (Detecció d'objectes):** Identificar i localitzar objectes específics en imatges o vídeos. La sèrie d'algorismes YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) és un dels algorismes de detecció d'objectes populars actualment. * **Image Segmentation (Segmentació d'imatges):** Dividir una imatge en diferents regions, on cada regió representa un objecte semàntic. U-Net és una estructura de xarxa que s'utilitza habitualment per a la segmentació d'imatges mèdiques. * **OCR (Optical Character Recognition, Reconeixement òptic de caràcters):** Reconèixer el text de les imatges. S'utilitza àmpliament en la digitalització de documents, el reconeixement de matrícules, la traducció de text, etc. * **Robotics Vision (Visió robòtica):** Aplicar la tecnologia de visió artificial al control i la navegació de robots. Per exemple, l'equip de curses de drons de la Universitat Tecnològica de Delft utilitza xarxes neuronals d'extrem a extrem per controlar directament el moviment del dron a partir de l'entrada de píxels, sense necessitat de filtres de Kalman tradicionals ni detectors de característiques. * **Medical Imaging (Imatge mèdica):** Utilitzar la tecnologia de visió artificial per a l'anàlisi d'imatges mèdiques, ajudant els metges en el diagnòstic i el tractament. * **Autonomous Vehicles (Vehicles autònoms):** Utilitzar la tecnologia de visió artificial per reconèixer senyals de trànsit, vianants, vehicles, etc., per aconseguir la conducció autònoma. Els articles relacionats també se centren en la seguretat i els vectors d'atac en entorns de conducció autònoma. * **Vision-Language Models (Models de visió-llenguatge):** Combinar informació visual i informació de text per realitzar tasques com la generació de descripcions d'imatges i les preguntes i respostes visuals. ## II. Recomanació d'eines pràctiques A continuació, es mostren algunes eines que s'utilitzen habitualment en el procés de desenvolupament de la visió artificial: 1. **Marcs de desenvolupament:** * **PyTorch:** Un marc d'aprenentatge profund desenvolupat per Facebook (Meta) que és àmpliament popular per la seva flexibilitat i facilitat d'ús. KirkDBorne va recomanar una sèrie de tutorials de PyTorch, adequats per a principiants per començar amb la visió artificial. * **TensorFlow:** Un marc d'aprenentatge profund desenvolupat per Google amb un ecosistema potent i recursos rics. * **MATLAB:** Un programari matemàtic comercial desenvolupat per MathWorks que proporciona una àmplia gamma de caixes d'eines i exemples de visió artificial. MATLAB proporciona oficialment més de 50 exemples de visió artificial, que inclouen codi, per facilitar l'aprenentatge i l'aplicació. 2. **Anotació i gestió de dades:**

Aquest article proporciona una guia completa per a l'aprenentatge de la visió per computador, incloent-hi eines, camins d'aprenentatge i suggeriments de desenvolupament professional.

I. Eines comunes

1. Biblioteques de programari:
   • OpenCV: Una biblioteca de visió per computador de codi obert que proporciona una gran varietat de funcions de processament d'imatges i anàlisi de vídeo.
   • TensorFlow: Un marc d'aprenentatge automàtic desenvolupat per Google, àmpliament utilitzat en tasques de visió per computador.
   • PyTorch: Un marc d'aprenentatge automàtic desenvolupat per Facebook, conegut per la seva flexibilitat i facilitat d'ús.
2. Plataformes d'etiquetatge de dades:
   • Roboflow: Una plataforma que proporciona funcions com ara l'etiquetatge de dades, l'entrenament de models i el desplegament. El projecte NPC de @@measure_plan va utilitzar el model de segmentació rf-detr de Roboflow.
   • Labelbox: Una plataforma d'etiquetatge de dades de nivell empresarial que proporciona una potent col·laboració en equip i funcions de gestió de dades.
3. Altres eines:
   • Mediapipe: Un marc d'aprenentatge automàtic multiplataforma desenvolupat per Google que proporciona funcions com ara la detecció de rostres i l'estimació de la postura humana. El projecte NPC de @@measure_plan també va utilitzar Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Un simulador de profunditat de camp de codi obert que pot ajudar a comprendre i visualitzar els efectes de la profunditat de camp, que és útil per al control de la diversitat d'imatges durant el procés d'adquisició de dades.

III. Suggeriments de camí d'aprenentatge

Aquest és un camí d'aprenentatge de visió per computador pas a pas:

1. Coneixements bàsics:
   • Àlgebra lineal: Vectors, matrius, operacions de matrius, etc.
   • Càlcul: Derivades, gradients, regla de la cadena, etc.
   • Probabilitat i estadística: Distribucions de probabilitat, esperança, variància, estimació de màxima versemblança, etc.
   • Programació en Python: Domini de la sintaxi bàsica i les biblioteques d'ús comú del llenguatge Python (com ara NumPy, Pandas).
2. Fonaments de l'aprenentatge profund:
   • Xarxes neuronals: Comprendre l'estructura bàsica i els principis de les xarxes neuronals, com ara les xarxes totalment connectades, les xarxes neuronals convolucionals (CNN), les xarxes neuronals recurrents (RNN), etc.
   • Algorisme de retropropagació: Domini dels principis i la implementació de l'algorisme de retropropagació.
   • Algorismes d'optimització: Comprendre els algorismes d'optimització d'ús comú, com ara el descens de gradient, Adam, etc.
   • Funcions de pèrdua: Comprendre les funcions de pèrdua d'ús comú, com ara la pèrdua d'entropia creuada, la pèrdua d'error quadràtic mitjà, etc.
3. Conceptes bàsics de la visió per computador:
   • Fonaments del processament d'imatges: Filtratge d'imatges, detecció de vores, extracció de característiques, etc.
   • Xarxes neuronals convolucionals (CNN): Comprendre l'estructura i els principis de les CNN, així com les seves aplicacions en el reconeixement d'imatges, la detecció d'objectes i altres camps.
   • Xarxes neuronals recurrents (RNN) i xarxes de memòria a curt termini (LSTM): Comprendre l'estructura i els principis de les RNN i LSTM, així com les seves aplicacions en l'anàlisi de vídeo, la descripció d'imatges i altres camps.
   • Xarxes generatives adversàries (GAN): Comprendre l'estructura i els principis de les GAN, així com les seves aplicacions en la generació d'imatges, la reparació d'imatges i altres camps.
4. Lectura de treballs clàssics:
   • ResNets: Comprendre profundament l'estructura i els avantatges de les xarxes residuals.
   • YOLO: Aprendre les idees de disseny de la sèrie d'algorismes de detecció d'objectes YOLO.
   • DeConv: Comprendre l'aplicació de la desconvolució en la segmentació i generació d'imatges.
   • GAN: Aprendre els principis bàsics de les xarxes generatives adversàries.
   • U-Net: Comprendre l'aplicació de U-Net en camps com la segmentació d'imatges mèdiques.
   • Focal Loss: Aprendre mètodes efectius per resoldre el problema del desequilibri de classes en la detecció d'objectes.
5. Pràctica del projecte:
   • Competicions de Kaggle: Participar en competicions de visió per computador a Kaggle per acumular experiència pràctica.
   • Projectes de codi obert: Participar en projectes de visió per computador de codi obert per aprendre les convencions de codi i la col·laboració en equip.
   • Projectes personals: Intentar dissenyar i implementar projectes de visió per computador per un mateix, com ara el reconeixement facial, la detecció d'objectes, la classificació d'imatges, etc.

IV. Suggeriments de desenvolupament professional

1. Direccions professionals:
   • Enginyer d'IA: Responsable del desenvolupament, el desplegament i l'optimització d'algorismes de visió per computador.
   • Investigador d'aprenentatge automàtic: Dedicat a la investigació i la innovació d'algorismes de visió per computador.
   • Científic de dades: Utilitzar la tecnologia de visió per computador per a l'anàlisi i l'extracció de dades.
2. Millora de les habilitats:

• **Centra't en un àmbit específic:** Segons el consell d'Ashishllm, centra't en subàmbits com ara OCR, detecció d'objectes, segmentació d'imatges, reconeixement d'imatges, etc., i realitza investigacions i experiments en profunditat.
• **Domina les eines comunes:** Domina els frameworks d'aprenentatge profund com PyTorch i TensorFlow, així com les biblioteques de visió per computador com OpenCV.
• **Aprenentatge continu:** Estigues al dia dels últims resultats de la investigació i les tendències de desenvolupament tecnològic, i millora contínuament el teu nivell d'habilitats.

3. **Consells per a la cerca de feina:**
   • **Acumula experiència en projectes:** Participa en projectes o pràctiques per acumular experiència pràctica i mostrar les teves habilitats.
   • **Prepara't per a les entrevistes:** Familiaritza't amb els algorismes comuns de visió per computador i les preguntes d'entrevista, i mostra la teva força tècnica.
   • **Comunica't activament:** Comunica't activament amb els reclutadors per entendre els requisits del lloc de treball i la cultura de l'empresa. @@__iamaf està buscant activament feina relacionada amb AI/ML, pots consultar la seva direcció de cerca de feina.

V. Resum

La visió artificial és un camp ple d'oportunitats i reptes. Dominant els coneixements bàsics, aprenent els conceptes clau, participant en la pràctica de projectes i seguint contínuament les últimes tendències de desenvolupament tecnològic, es pot entrar ràpidament i comprendre profundament aquest camp, i finalment tenir èxit en el desenvolupament professional. Recordeu el punt de vista de Vincent Sitzmann: "La visió" només té sentit com a part d'un bucle percepció-acció, i la visió artificial tradicional, que mapeja imatges a representacions intermèdies (3D, flux, segmentació...), està a punt de desaparèixer. Això també ens indica que la futura direcció de la investigació en visió artificial pot centrar-se més en solucions d'extrem a extrem i maneres d'interacció més intel·ligents.