Computer Vision-applikationer og læringssti: Populære teknologier, praktiske værktøjer og karriereudviklingsguide

Computer Vision (CV) er en vigtig gren af kunstig intelligens, og har oplevet en hurtig udvikling i de seneste år. Denne artikel har til formål at gennemgå de populære teknologiske retninger inden for computer vision, anbefale praktiske værktøjer og give læringsstier og karriereudviklingsråd for at hjælpe læserne med hurtigt at komme i gang og få en dybere forståelse af dette område.

I. Gennemgang af populære teknologiske retninger

Ifølge de "tre populære emner", der blev offentliggjort på CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference), og diskussioner på X/Twitter, omfatter de nuværende populære retninger inden for computer vision:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D-rekonstruktion fra flere synsvinkler og sensorer): Rekonstruktion af tredimensionelle scener ved hjælp af flere billeder eller sensordata (såsom LiDAR, dybdekameraer). Denne teknologi har brede anvendelsesmuligheder inden for selvkørende biler, robotnavigation, virtuel virkelighed, augmented reality osv.

2. Image and Video Synthesis (Billed- og videosyntese): Generering af realistisk billed- og videoindhold ved hjælp af generative adversarial networks (GAN'er), diffusionsmodeller og andre teknologier. Denne teknologi har et stort potentiale inden for spiludvikling, filmeffekter, reklameproduktion osv. For eksempel kan værktøjer som Stable Diffusion, DALL-E osv. generere billeder af høj kvalitet.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodal læring, syn, sprog og ræsonnement): Kombination af visuel information med sproglig information, så computere kan forstå indholdet af billeder eller videoer og udføre ræsonnement og beslutningstagning. Denne teknologi har brede anvendelsesmuligheder inden for intelligent kundeservice, selvkørende biler, billedbeskrivelse, visuel spørgsmålsbesvarelse osv. For eksempel undersøger LIBERO-X-artiklen robustheden af visuel-sproglige-handlingsmodeller.

Ud over de ovennævnte tre hovedretninger er følgende teknologier også værd at være opmærksom på:

• Objektdetektering (Object Detection): Identificering og lokalisering af specifikke objekter i billeder eller videoer. YOLO-serien af algoritmer (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) er en af de populære objektdetekteringsalgoritmer i øjeblikket.
• Billedsegmentering (Image Segmentation): Opdeling af et billede i forskellige regioner, hvor hver region repræsenterer et semantisk objekt. U-Net er en netværksstruktur, der ofte bruges til medicinsk billedsegmentering.
• OCR (Optical Character Recognition, optisk tegngenkendelse): Genkendelse af tekst i billeder. Udbredt i dokumentdigitalisering, nummerpladegenkendelse, tekstoversættelse og andre områder.
• Robotvision (Robotics Vision): Anvendelse af computer vision-teknologi til robotstyring og navigation. For eksempel bruger Delft University of Technologys drone racing-team end-to-end neurale netværk til direkte at styre dronens bevægelse fra pixelinput uden behov for traditionelle Kalman-filtre eller funktionsdetektorer.
• Medicinsk billeddannelse (Medical Imaging): Brug af computer vision-teknologi til medicinsk billedanalyse for at hjælpe læger med diagnose og behandling.
• Autonome køretøjer (Autonomous Vehicles): Brug af computer vision-teknologi til at identificere trafikskilte, fodgængere, køretøjer osv. for at realisere selvkørende funktioner. Relaterede artikler fokuserer også på sikkerhed og angrebsvektorer i selvkørende miljøer.
• Visuel-sproglige modeller (Vision-Language Models): Kombination af visuel information og tekstinformation for at realisere billedbeskrivelsesgenerering, visuel spørgsmålsbesvarelse og andre opgaver.

II. Anbefaling af praktiske værktøjer

Følgende er nogle almindeligt anvendte værktøjer i computer vision-udviklingsprocessen:

1. Udviklingsrammer:

   • PyTorch: Et deep learning-framework udviklet af Facebook (Meta), der er bredt populært for sin fleksibilitet og brugervenlighed. KirkDBorne anbefalede en række PyTorch-tutorials, der er velegnede til begyndere inden for computer vision.
   • TensorFlow: Et deep learning-framework udviklet af Google med et stærkt økosystem og rige ressourcer.
   • MATLAB: Kommerciel matematiksoftware udviklet af MathWorks, der giver rige computer vision-værktøjskasser og eksempler. MATLAB tilbyder officielt over 50 computer vision-eksempler, der indeholder kode, hvilket gør det nemt at lære og anvende.

2. Dataannotation og -administration:* Roboflow: En platform, der tilbyder funktioner som dataannotation, modeltræning og implementering. @@measure_plan's NPC-projekt brugte Roboflows rf-detr segmenteringsmodel.

   • Labelbox: En dataannotationsplatform i virksomhedsklassen, der tilbyder stærk teamsamarbejde og datastyringsfunktioner.

3. Andre værktøjer:

   • Mediapipe: Et cross-platform maskinlæringsframework udviklet af Google, der tilbyder funktioner som ansigtsdetektion og estimering af menneskelig positur. @@measure_plan's NPC-projekt brugte også Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: En open source dybdeskarphedssimulator, der kan hjælpe med at forstå og visualisere dybdeskarphedseffekter, hvilket er meget nyttigt til kontrol af billeddiversitet under dataindsamlingsprocessen.

Tre, Forslag til læringssti

Her er en trinvis læringssti for computer vision:

1. Grundlæggende viden:

   • Lineær algebra: Vektorer, matricer, matrixoperationer osv.
   • Calculus: Afledte, gradienter, kædereglen osv.
   • Sandsynlighedsteori og statistik: Sandsynlighedsfordelinger, forventning, varians, maximum likelihood estimering osv.
   • Python-programmering: Behersk de grundlæggende syntaks og almindeligt anvendte biblioteker i Python-sproget (såsom NumPy, Pandas).

2. Grundlæggende om dyb læring:

   • Neurale netværk: Forstå den grundlæggende struktur og principper for neurale netværk, såsom fuldt forbundne netværk, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) osv.
   • Backpropagation-algoritme: Behersk principperne og implementeringen af backpropagation-algoritmen.
   • Optimeringsalgoritmer: Forstå almindeligt anvendte optimeringsalgoritmer, såsom Gradient Descent, Adam osv.
   • Tabsfuntioner: Forstå almindeligt anvendte tabsfuntioner, såsom krydsentropitab, Mean Squared Error-tab osv.

3. Kernekoncepter inden for computer vision:

   • Grundlæggende billedbehandling: Billedfiltrering, kantdetektion, feature extraction osv.
   • Convolutional Neural Networks (CNN): Forstå strukturen og principperne for CNN'er, samt deres anvendelser inden for billedgenkendelse, objektdetektering osv.
   • Recurrent Neural Networks (RNN) og Long Short-Term Memory Networks (LSTM): Forstå strukturen og principperne for RNN'er og LSTM'er, samt deres anvendelser inden for videoanalyse, billedbeskrivelse osv.
   • Generative Adversarial Networks (GAN): Forstå strukturen og principperne for GAN'er, samt deres anvendelser inden for billedgenerering, billedreparation osv.

4. Læsning af klassiske artikler:

   • ResNets: Få en dybdegående forståelse af strukturen og fordelene ved residuale netværk.
   • YOLO: Lær designideen bag YOLO-seriens objektdetekteringsalgoritmer.
   • DeConv: Forstå anvendelsen af deconvolution i billedsegmentering og -generering.
   • GAN: Lær de grundlæggende principper for Generative Adversarial Networks.
   • U-Net: Forstå anvendelsen af U-Net inden for medicinsk billedsegmentering og andre områder.
   • Focal Loss: Lær effektive metoder til at løse problemet med klasseubalance i objektdetektering.

5. Projektpraksis:

   • Kaggle-konkurrencer: Deltag i computer vision-konkurrencer på Kaggle for at akkumulere praktisk erfaring.
   • Open source-projekter: Deltag i open source computer vision-projekter for at lære kodestandarder og teamsamarbejde.
   • Personlige projekter: Prøv at designe og implementere dine egne computer vision-projekter, såsom ansigtsgenkendelse, objektgenkendelse, billedklassificering osv.

Fire, Forslag til karriereudvikling

1. Karriereretning:

   • AI-ingeniør: Ansvarlig for udvikling, implementering og optimering af computer vision-algoritmer.
   • Maskinlæringsforsker: Engageret i forskning og innovation af computer vision-algoritmer.
   • Dataforsker: Brug computer vision-teknologi til dataanalyse og -udvinding.

2. Færdighedsforbedring: * Fokuser på et specifikt område: Ifølge Ashishllms råd, fokuser på underområder som OCR, objektdetektering, billedsegmentering, billedgenkendelse og udfør dybdegående forskning og eksperimenter.

   • Behersk almindelige værktøjer: Behersk dybdegående læringsrammer som PyTorch og TensorFlow, samt computervisionsbiblioteker som OpenCV.
   • Kontinuerlig læring: Følg de seneste forskningsresultater og teknologiske udviklingstendenser, og forbedre løbende dine færdigheder.

3. Jobrådgivning:

   • Akkumuler projekterfaring: Akkumuler praktisk erfaring ved at deltage i projekter eller praktikophold for at demonstrere dine evner.
   • Forbered dig til jobsamtaler: Vær fortrolig med almindelige computervisionsalgoritmer og interviewspørgsmål for at demonstrere dine tekniske færdigheder.
   • Kommuniker aktivt: Kommuniker aktivt med rekrutteringspersonale for at forstå jobkravene og virksomhedskulturen. @@__iamaf leder aktivt efter AI/ML-relaterede jobs, og du kan referere til hans jobretning.

V. KonklusionComputersyn er et felt fyldt med muligheder og udfordringer. Ved at mestre grundlæggende viden, lære kernekoncepter, deltage i praktiske projekter og løbende følge de nyeste teknologiske udviklingstendenser, kan man hurtigt komme i gang og få en dyb forståelse af dette felt, og i sidste ende opnå succes i sin karriere. Husk Vincent Sitzmanns synspunkt: "Syn" er kun meningsfuldt som en del af en perception-handlings-loop, og traditionel computersyn, som kortlægger billeder til mellemliggende repræsentationer (3D, flow, segmentering...), er ved at forsvinde. Dette antyder også, at fremtidige forskningsretninger inden for computersyn sandsynligvis vil fokusere mere på end-to-end-løsninger og mere intelligente interaktionsmetoder.