Computer Vision Anwendungen und Lernpfad: Beliebte Technologien, praktische Werkzeuge und Karriereentwicklungsleitfaden

Computer Vision (CV) ist ein wichtiger Zweig des Bereichs der künstlichen Intelligenz und hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt. Ziel dieses Artikels ist es, die aktuellen beliebten Technologierichtungen im Bereich Computer Vision zu ordnen, praktische Werkzeuge zu empfehlen und Lernpfade und Karriereentwicklungsvorschläge anzubieten, um den Lesern einen schnellen Einstieg und ein tiefes Verständnis dieses Bereichs zu ermöglichen.

I. Überblick über beliebte Technologierichtungen

Laut den auf der CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) veröffentlichten „Top 3 Hot Topics“ und den Diskussionen auf X/Twitter umfassen die aktuellen beliebten Richtungen im Bereich Computer Vision:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D-Rekonstruktion aus mehreren Ansichten und Sensoren): Rekonstruktion dreidimensionaler Szenen mithilfe mehrerer Bilder oder Sensordaten (z. B. LiDAR, Tiefenkameras). Diese Technologie findet breite Anwendung in den Bereichen autonomes Fahren, Roboternavigation, virtuelle Realität, Augmented Reality usw.

2. Image and Video Synthesis (Bild- und Videosynthese): Generierung realistischer Bild- und Videoinhalte mithilfe von Technologien wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodellen. Diese Technologie hat ein enormes Potenzial in den Bereichen Spieleentwicklung, Filmeffekte, Werbeproduktion usw. Beispielsweise können Tools wie Stable Diffusion und DALL-E qualitativ hochwertige Bilder erzeugen.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodales Lernen, Sehen, Sprache und Schlussfolgern): Die Kombination von visuellen Informationen mit Sprachinformationen ermöglicht es Computern, den Inhalt von Bildern oder Videos zu verstehen und Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen. Diese Technologie findet breite Anwendung in den Bereichen intelligenter Kundenservice, autonomes Fahren, Bildbeschreibung, visuelles Frage-Antwort usw. Beispielsweise untersucht die Arbeit LIBERO-X die Robustheit von Vision-Language-Action-Modellen.

Neben den oben genannten drei Richtungen sind die folgenden Technologien ebenfalls erwähnenswert:

• Objekterkennung (Object Detection): Identifizierung und Lokalisierung bestimmter Objekte in Bildern oder Videos. Die YOLO-Algorithmusreihe (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) ist derzeit einer der beliebtesten Objekterkennungsalgorithmen.
• Bildsegmentierung (Image Segmentation): Segmentierung eines Bildes in verschiedene Bereiche, wobei jeder Bereich ein semantisches Objekt darstellt. U-Net ist eine Netzwerkstruktur, die häufig für die medizinische Bildsegmentierung verwendet wird.
• OCR (Optical Character Recognition, optische Zeichenerkennung): Erkennung von Text in Bildern. Weit verbreitet in den Bereichen Dokumentendigitalisierung, Kennzeichenerkennung, Textübersetzung usw.
• Robotervision (Robotics Vision): Anwendung von Computer-Vision-Technologien auf die Robotersteuerung und -navigation. Beispielsweise verwendet das Drohnenrennteam der Technischen Universität Delft ein End-to-End-Neuronales Netzwerk, um die Drohnenbewegung direkt aus Pixeleingaben zu steuern, ohne herkömmliche Kalman-Filter oder Merkmalsdetektoren.
• Medizinische Bildgebung (Medical Imaging): Verwendung von Computer-Vision-Technologien zur medizinischen Bildanalyse, um Ärzte bei der Diagnose und Behandlung zu unterstützen.
• Autonomes Fahren (Autonomous Vehicles): Verwendung von Computer-Vision-Technologien zur Erkennung von Verkehrsschildern, Fußgängern, Fahrzeugen usw., um autonome Fahrfunktionen zu realisieren. Zugehörige Arbeiten befassen sich auch mit der Sicherheit und den Angriffsvektoren in autonomen Fahrumgebungen.
• Vision-Language-Modelle (Vision-Language Models): Kombination von visuellen Informationen und Textinformationen zur Realisierung von Aufgaben wie Bildbeschreibungsgenerierung und visuellem Frage-Antwort.

II. Empfehlungen für praktische Werkzeuge

Im Folgenden sind einige Tools aufgeführt, die häufig im Computer-Vision-Entwicklungsprozess verwendet werden:

1. Entwicklungsframeworks:

   • PyTorch: Ein von Facebook (Meta) entwickeltes Deep-Learning-Framework, das aufgrund seiner Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit weithin beliebt ist. KirkDBorne empfiehlt eine Reihe von PyTorch-Tutorials, die für Anfänger geeignet sind, um in die Computer Vision einzusteigen.
   • TensorFlow: Ein von Google entwickeltes Deep-Learning-Framework mit einem leistungsstarken Ökosystem und umfangreichen Ressourcen.
   • MATLAB: Eine von MathWorks entwickelte kommerzielle Mathematiksoftware, die eine umfangreiche Computer-Vision-Toolbox und Beispiele bietet. MATLAB bietet offiziell über 50 Computer-Vision-Beispiele mit Code, die das Lernen und Anwenden erleichtern.

2. Datenannotation und -verwaltung:* Roboflow: Eine Plattform, die Funktionen wie Datenannotation, Modelltraining und -bereitstellung bietet. Das NPC-Projekt von @@measure_plan verwendete das rf-detr-Segmentierungsmodell von Roboflow.

   • Labelbox: Eine Datenannotationsplattform der Enterprise-Klasse, die leistungsstarke Funktionen für die Teamzusammenarbeit und das Datenmanagement bietet.

3. Andere Werkzeuge:

   • Mediapipe: Ein von Google entwickeltes plattformübergreifendes Framework für maschinelles Lernen, das Funktionen wie Gesichtserkennung und Körperformschätzung bietet. Das NPC-Projekt von @@measure_plan verwendete ebenfalls Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Ein Open-Source-Tiefenschärfe-Simulator, der hilft, die Tiefenschärfe zu verstehen und zu visualisieren, was für die Steuerung der Bildvielfalt im Datenerfassungsprozess sehr hilfreich ist.

Drei, Lernpfadempfehlungen

Im Folgenden finden Sie einen schrittweisen Lernpfad für Computer Vision:

1. Grundkenntnisse:

   • Lineare Algebra: Vektoren, Matrizen, Matrixoperationen usw.
   • Infinitesimalrechnung: Ableitungen, Gradienten, Kettenregel usw.
   • Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Erwartungswert, Varianz, Maximum-Likelihood-Schätzung usw.
   • Python-Programmierung: Beherrschen Sie die grundlegende Syntax und die gängigen Bibliotheken der Python-Sprache (wie NumPy, Pandas).

2. Grundlagen des Deep Learning:

   • Neuronale Netze: Verstehen Sie die grundlegende Struktur und die Prinzipien neuronaler Netze, wie z. B. vollständig verbundene Netze, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) usw.
   • Backpropagation-Algorithmus: Beherrschen Sie die Prinzipien und die Implementierung des Backpropagation-Algorithmus.
   • Optimierungsalgorithmus: Verstehen Sie gängige Optimierungsalgorithmen wie Gradientenabstieg, Adam usw.
   • Verlustfunktion: Verstehen Sie gängige Verlustfunktionen wie Kreuzentropieverlust, mittlerer quadratischer Fehlerverlust usw.

3. Kernkonzepte der Computer Vision:

   • Grundlagen der Bildverarbeitung: Bildfilterung, Kantenerkennung, Merkmalsextraktion usw.
   • Convolutional Neural Networks (CNN): Verstehen Sie die Struktur und die Prinzipien von CNNs sowie deren Anwendungen in den Bereichen Bilderkennung, Objekterkennung usw.
   • Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short-Term Memory Networks (LSTM): Verstehen Sie die Struktur und die Prinzipien von RNNs und LSTMs sowie deren Anwendungen in den Bereichen Videoanalyse, Bildbeschreibung usw.
   • Generative Adversarial Networks (GAN): Verstehen Sie die Struktur und die Prinzipien von GANs sowie deren Anwendungen in den Bereichen Bilderzeugung, Bildreparatur usw.

4. Lesen klassischer Arbeiten:

   • ResNets: Verstehen Sie die Struktur und die Vorteile von Residual Networks eingehend.
   • YOLO: Lernen Sie die Designideen der YOLO-Familie von Objekterkennungsalgorithmen.
   • DeConv: Verstehen Sie die Anwendung von Deconvolution bei der Bildsegmentierung und -erzeugung.
   • GAN: Lernen Sie die grundlegenden Prinzipien von Generative Adversarial Networks.
   • U-Net: Verstehen Sie die Anwendung von U-Net in Bereichen wie der medizinischen Bildsegmentierung.
   • Focal Loss: Lernen Sie eine effektive Methode zur Lösung des Problems des Klassenungleichgewichts bei der Objekterkennung.

5. Projektdurchführung:

   • Kaggle-Wettbewerb: Nehmen Sie an Computer-Vision-Wettbewerben auf Kaggle teil, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
   • Open-Source-Projekt: Beteiligen Sie sich an Open-Source-Computer-Vision-Projekten, um Codierungsstandards und Teamzusammenarbeit zu erlernen.
   • Persönliches Projekt: Versuchen Sie, eigene Computer-Vision-Projekte zu entwerfen und zu implementieren, wie z. B. Gesichtserkennung, Objekterkennung, Bildklassifizierung usw.

Vier, Karriereentwicklungsempfehlungen

1. Berufliche Ausrichtung:

   • KI-Ingenieur: Verantwortlich für die Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung von Computer-Vision-Algorithmen.
   • Forscher für maschinelles Lernen: Beschäftigt sich mit der Forschung und Innovation von Computer-Vision-Algorithmen.
   • Data Scientist: Nutzt Computer-Vision-Technologien für Datenanalyse und -mining.

2. Verbesserung der Fähigkeiten: * Konzentriere dich auf ein bestimmtes Gebiet: Folge dem Rat von Ashishllm und konzentriere dich auf Unterbereiche wie OCR, Objekterkennung, Bildsegmentierung, Bilderkennung usw., um eingehende Forschung und Experimente durchzuführen.

   • Beherrsche gängige Werkzeuge: Beherrsche Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow sowie Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV.
   • Kontinuierliches Lernen: Verfolge die neuesten Forschungsergebnisse und technologischen Entwicklungstrends, um deine Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.

3. Jobsuche-Ratschläge:

   • Sammle Projekterfahrung: Sammle praktische Erfahrung durch die Teilnahme an Projekten oder Praktika, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
   • Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor: Mache dich mit gängigen Computer-Vision-Algorithmen und Interviewfragen vertraut, um deine technischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
   • Kommuniziere aktiv: Kommuniziere aktiv mit Personalvermittlern, um die Stellenanforderungen und die Unternehmenskultur zu verstehen. @@__iamaf sucht aktiv nach Jobs im Bereich AI/ML, du kannst dich an seiner Jobsuche orientieren.

Fünf. ZusammenfassungComputer Vision ist ein Feld voller Möglichkeiten und Herausforderungen. Durch die Beherrschung der Grundlagen, das Erlernen von Kernkonzepten, die Teilnahme an Projektpraktika und die kontinuierliche Beobachtung der neuesten technischen Entwicklungstrends kann man schnell in dieses Feld einsteigen und es tiefgreifend verstehen, um letztendlich im beruflichen Werdegang erfolgreich zu sein. Denken Sie an Vincent Sitzmanns Ansicht: "Sehen" ist nur als Teil eines Wahrnehmungs-Aktions-Kreislaufs sinnvoll, und die traditionelle Computer Vision, d.h. die Abbildung von Bildern auf eine Zwischenrepräsentation (3D, Fluss, Segmentierung...), wird verschwinden. Das deutet auch darauf hin, dass sich die zukünftige Forschungsrichtung der Computer Vision möglicherweise stärker auf End-to-End-Lösungen und intelligentere Interaktionsmethoden konzentriert.