Aplikace počítačového vidění a studijní cesta: Populární technologie, praktické nástroje a průvodce kariérním rozvojem

Počítačové vidění (Computer Vision, CV) jako důležitá větev oblasti umělé inteligence v posledních letech prudce roste. Cílem tohoto článku je uspořádat současné populární technologické směry v oblasti počítačového vidění, doporučit praktické nástroje a poskytnout studijní cesty a rady pro kariérní rozvoj, které čtenářům pomohou rychle začít a hlouběji porozumět této oblasti.

I. Skenování populárních technologických směrů

Podle „tří hlavních populárních témat“ zveřejněných na CVPR (Konference o počítačovém vidění a rozpoznávání vzorů) a diskusí na X/Twitteru patří mezi současné populární směry v oblasti počítačového vidění:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonstrukce z více pohledů a senzorů): Rekonstrukce trojrozměrných scén pomocí více snímků nebo dat ze senzorů (jako jsou LiDAR, hloubkové kamery). Tato technologie má široké uplatnění v autonomním řízení, robotické navigaci, virtuální realitě, rozšířené realitě a dalších oblastech.

2. Image and Video Synthesis (Syntéza obrazu a videa): Generování realistického obrazového a video obsahu pomocí generativních adversariálních sítí (GAN), difúzních modelů a dalších technologií. Tato technologie má obrovský potenciál ve vývoji her, filmových efektech, tvorbě reklamy a dalších oblastech. Například nástroje jako Stable Diffusion, DALL-E atd. mohou generovat vysoce kvalitní obrázky.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodální učení, vidění, jazyk a uvažování): Kombinace vizuálních informací s jazykovými informacemi, aby počítač dokázal porozumět obsahu obrázku nebo videa a provádět uvažování a rozhodování. Tato technologie má široké uplatnění v inteligentním zákaznickém servisu, autonomním řízení, popisu obrázků, vizuálním dotazování a dalších oblastech. Například článek LIBERO-X zkoumá robustnost vizuálně-jazykově-akčních modelů.

Kromě výše uvedených tří hlavních směrů stojí za pozornost i následující technologie:

• Detekce objektů (Object Detection): Identifikace a lokalizace specifických objektů v obrazech nebo videích. Algoritmy řady YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) jsou v současnosti jedny z populárních algoritmů pro detekci objektů.
• Segmentace obrazu (Image Segmentation): Rozdělení obrazu na různé oblasti, přičemž každá oblast představuje sémantický objekt. U-Net je síťová struktura běžně používaná pro segmentaci lékařských obrazů.
• OCR (Optical Character Recognition, optické rozpoznávání znaků): Rozpoznávání textu v obrazech. Široce se používá v digitalizaci dokumentů, rozpoznávání SPZ, překladu textu a dalších oblastech.
• Robotické vidění (Robotics Vision): Aplikace technologií počítačového vidění na řízení a navigaci robotů. Například tým Delft University of Technology pro závody dronů používá end-to-end neuronové sítě k přímému řízení pohybu dronu z pixelových vstupů, bez nutnosti tradičních Kalmanových filtrů nebo detektorů rysů.
• Lékařské zobrazování (Medical Imaging): Použití technologií počítačového vidění pro analýzu lékařských obrazů, které pomáhají lékařům při diagnostice a léčbě.
• Autonomní řízení (Autonomous Vehicles): Využití technologií počítačového vidění k rozpoznávání dopravních značek, chodců, vozidel atd. pro realizaci funkcí autonomního řízení. Související články se také zaměřují na bezpečnost a vektory útoků v prostředí autonomního řízení.
• Vizuálně-jazykové modely (Vision-Language Models): Kombinace vizuálních informací a textových informací pro realizaci úloh, jako je generování popisu obrázků, vizuální dotazování atd.

II. Doporučení praktických nástrojů

Níže jsou uvedeny některé nástroje běžně používané v procesu vývoje počítačového vidění:

1. Vývojové frameworky:

   • PyTorch: Hluboké učení framework vyvinutý společností Facebook (Meta), který je široce populární pro svou flexibilitu a snadné použití. KirkDBorne doporučil řadu tutoriálů PyTorch, které jsou vhodné pro začátečníky v počítačovém vidění.
   • TensorFlow: Hluboké učení framework vyvinutý společností Google, který má silný ekosystém a bohaté zdroje.
   • MATLAB: Komerční matematický software vyvinutý společností MathWorks, který poskytuje bohaté sady nástrojů a příkladů pro počítačové vidění. Oficiální MATLAB poskytuje více než 50 příkladů počítačového vidění, včetně kódu, pro usnadnění učení a aplikace.

2. Anotace a správa dat:* Roboflow: Platforma poskytující funkce pro anotaci dat, trénování modelů a nasazení. Projekt NPC @@measure_plan použil segmentační model rf-detr od Roboflow. (Platforma poskytující funkce pro anotaci dat, trénování modelů a nasazení. Projekt NPC @@measure_plan použil segmentační model rf-detr od Roboflow.)

   • Labelbox: Podniková platforma pro anotaci dat, která poskytuje výkonnou týmovou spolupráci a funkce pro správu dat. (Podniková platforma pro anotaci dat, která poskytuje výkonnou týmovou spolupráci a funkce pro správu dat.)

3. Další nástroje:

   • Mediapipe: Multiplatformní framework pro strojové učení vyvinutý společností Google, který poskytuje funkce pro detekci obličeje, odhad držení těla atd. Projekt NPC @@measure_plan také použil Mediapipe. (Multiplatformní framework pro strojové učení vyvinutý společností Google, který poskytuje funkce pro detekci obličeje, odhad držení těla atd. Projekt NPC @@measure_plan také použil Mediapipe.)
   • Depth of Field Simulator: Simulátor hloubky ostrosti s otevřeným zdrojovým kódem, který může pomoci porozumět a vizualizovat efekty hloubky ostrosti, což je velmi užitečné pro kontrolu rozmanitosti obrazu během procesu sběru dat. (Simulátor hloubky ostrosti s otevřeným zdrojovým kódem, který může pomoci porozumět a vizualizovat efekty hloubky ostrosti, což je velmi užitečné pro kontrolu rozmanitosti obrazu během procesu sběru dat.)

III. Doporučení pro studijní cestu

Následuje postupná studijní cesta v oblasti počítačového vidění:

1. Základní znalosti:

   • Lineární algebra: Vektory, matice, maticové operace atd. (Vektory, matice, maticové operace atd.)
   • Matematická analýza: Derivace, gradienty, řetězové pravidlo atd. (Derivace, gradienty, řetězové pravidlo atd.)
   • Teorie pravděpodobnosti a statistika: Rozdělení pravděpodobnosti, střední hodnota, rozptyl, odhad maximální věrohodnosti atd. (Rozdělení pravděpodobnosti, střední hodnota, rozptyl, odhad maximální věrohodnosti atd.)
   • Programování v Pythonu: Osvojte si základní syntaxi jazyka Python a běžně používané knihovny (jako jsou NumPy, Pandas). (Osvojte si základní syntaxi jazyka Python a běžně používané knihovny (jako jsou NumPy, Pandas).)

2. Základy hlubokého učení:

   • Neuronové sítě: Pochopte základní strukturu a principy neuronových sítí, jako jsou plně propojené sítě, konvoluční neuronové sítě (CNN), rekurentní neuronové sítě (RNN) atd. (Pochopte základní strukturu a principy neuronových sítí, jako jsou plně propojené sítě, konvoluční neuronové sítě (CNN), rekurentní neuronové sítě (RNN) atd.)
   • Algoritmus zpětné propagace: Osvojte si principy a implementaci algoritmu zpětné propagace. (Osvojte si principy a implementaci algoritmu zpětné propagace.)
   • Optimalizační algoritmy: Seznamte se s běžně používanými optimalizačními algoritmy, jako je gradientní sestup, Adam atd. (Seznamte se s běžně používanými optimalizačními algoritmy, jako je gradientní sestup, Adam atd.)
   • Ztrátové funkce: Seznamte se s běžně používanými ztrátovými funkcemi, jako je křížová entropická ztráta, střední kvadratická chyba atd. (Seznamte se s běžně používanými ztrátovými funkcemi, jako je křížová entropická ztráta, střední kvadratická chyba atd.)

3. Základní koncepty počítačového vidění:

   • Základy zpracování obrazu: Filtrování obrazu, detekce hran, extrakce rysů atd. (Filtrování obrazu, detekce hran, extrakce rysů atd.)
   • Konvoluční neuronové sítě (CNN): Pochopte strukturu a principy CNN a jejich aplikace v oblastech, jako je rozpoznávání obrazu, detekce objektů atd. (Pochopte strukturu a principy CNN a jejich aplikace v oblastech, jako je rozpoznávání obrazu, detekce objektů atd.)
   • Rekurentní neuronové sítě (RNN) a sítě s dlouhou krátkodobou pamětí (LSTM): Pochopte strukturu a principy RNN a LSTM a jejich aplikace v oblastech, jako je analýza videa, popis obrazu atd. (Pochopte strukturu a principy RNN a LSTM a jejich aplikace v oblastech, jako je analýza videa, popis obrazu atd.)
   • Generativní adversariální sítě (GAN): Pochopte strukturu a principy GAN a jejich aplikace v oblastech, jako je generování obrazu, oprava obrazu atd. (Pochopte strukturu a principy GAN a jejich aplikace v oblastech, jako je generování obrazu, oprava obrazu atd.)

4. Čtení klasických článků:

   • ResNets: Hluboce pochopte strukturu a výhody reziduálních sítí. (Hluboce pochopte strukturu a výhody reziduálních sítí.)
   • YOLO: Naučte se designové myšlenky algoritmů detekce objektů řady YOLO. (Naučte se designové myšlenky algoritmů detekce objektů řady YOLO.)
   • DeConv: Seznamte se s aplikacemi dekonvoluce v segmentaci a generování obrazu. (Seznamte se s aplikacemi dekonvoluce v segmentaci a generování obrazu.)
   • GAN: Naučte se základní principy generativních adversariálních sítí. (Naučte se základní principy generativních adversariálních sítí.)
   • U-Net: Seznamte se s aplikacemi U-Net v oblastech, jako je segmentace lékařských obrazů. (Seznamte se s aplikacemi U-Net v oblastech, jako je segmentace lékařských obrazů.)
   • Focal Loss: Naučte se efektivní metody pro řešení problému nerovnováhy tříd v detekci objektů. (Naučte se efektivní metody pro řešení problému nerovnováhy tříd v detekci objektů.)

5. Projektová praxe:

   • Soutěže Kaggle: Zúčastněte se soutěží v počítačovém vidění na Kaggle a získejte praktické zkušenosti. (Zúčastněte se soutěží v počítačovém vidění na Kaggle a získejte praktické zkušenosti.)
   • Projekty s otevřeným zdrojovým kódem: Zúčastněte se projektů s otevřeným zdrojovým kódem v oblasti počítačového vidění a naučte se standardy kódování a týmovou spolupráci. (Zúčastněte se projektů s otevřeným zdrojovým kódem v oblasti počítačového vidění a naučte se standardy kódování a týmovou spolupráci.)
   • Osobní projekty: Pokuste se navrhnout a implementovat vlastní projekty v oblasti počítačového vidění, jako je rozpoznávání obličeje, detekce objektů, klasifikace obrazu atd. (Pokuste se navrhnout a implementovat vlastní projekty v oblasti počítačového vidění, jako je rozpoznávání obličeje, detekce objektů, klasifikace obrazu atd.)

IV. Doporučení pro rozvoj kariéry

1. Kariérní směr:

   • AI inženýr: Odpovědný za vývoj, nasazení a optimalizaci algoritmů počítačového vidění. (Odpovědný za vývoj, nasazení a optimalizaci algoritmů počítačového vidění.)
   • Výzkumník strojového učení: Zabývá se výzkumem a inovacemi algoritmů počítačového vidění. (Zabývá se výzkumem a inovacemi algoritmů počítačového vidění.)
   • Datový vědec: Využívá technologie počítačového vidění k analýze a dolování dat. (Využívá technologie počítačového vidění k analýze a dolování dat.)

2. Zlepšení dovedností: * Zaměřte se na konkrétní oblast: Podle doporučení Ashishllm se zaměřte na dílčí oblasti, jako je OCR, detekce objektů, segmentace obrazu, rozpoznávání obrazu atd., a proveďte hloubkový výzkum a experimenty.

   • Osvojte si běžné nástroje: Ovládněte hluboké učební rámce, jako jsou PyTorch a TensorFlow, a také knihovny počítačového vidění, jako je OpenCV.
   • Neustálé učení: Sledujte nejnovější výsledky výzkumu a trendy v technologickém vývoji a neustále zlepšujte své dovednosti.

3. Doporučení pro hledání práce:

   • Získejte projektové zkušenosti: Získejte praktické zkušenosti účastí na projektech nebo stážích a předveďte své schopnosti.
   • Připravte se na pohovor: Seznamte se s běžnými algoritmy počítačového vidění a otázkami pro pohovory a předveďte své technické dovednosti.
   • Aktivní komunikace: Aktivně komunikujte s náborovými pracovníky, abyste porozuměli požadavkům na pozici a firemní kultuře. @@__iamaf aktivně hledá práci v oblasti AI/ML, můžete se podívat na jeho směr hledání práce.

V. ZávěrPočítačové vidění je oblast plná příležitostí a výzev. Zvládnutím základních znalostí, učením se klíčovým konceptům, účastí na praktických projektech a neustálým sledováním nejnovějších trendů v technologickém vývoji můžete rychle začít a hlouběji porozumět této oblasti a nakonec dosáhnout úspěchu ve svém profesním rozvoji. Pamatujte si názor Vincenta Sitzmanna: „Vidění“ má smysl pouze jako součást smyčky vnímání-akce a tradiční počítačové vidění, tedy mapování obrazů do mezireprezentací (3D, tok, segmentace...), brzy zmizí. To nám také naznačuje, že budoucí směr výzkumu v oblasti počítačového vidění se může více zaměřit na end-to-end řešení a inteligentnější způsoby interakce.