Aplicaciones de Visión por Computadora y Ruta de Aprendizaje: Tecnologías Populares, Herramientas Prácticas y Guía de Desarrollo Profesional

# Aplicaciones de Visión por Computadora y Ruta de Aprendizaje: Tecnologías Populares, Herramientas Prácticas y Guía de Desarrollo Profesional La visión por computadora (Computer Vision, CV), como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, se ha desarrollado rápidamente en los últimos años. Este artículo tiene como objetivo organizar las direcciones tecnológicas populares actuales en el campo de la visión por computadora, recomendar herramientas prácticas y proporcionar rutas de aprendizaje y consejos de desarrollo profesional para ayudar a los lectores a comenzar rápidamente y comprender profundamente este campo. ## I. Escaneo de Direcciones Tecnológicas Populares Según los "Tres Temas Populares" publicados en CVPR (Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones), y las discusiones en X/Twitter, las direcciones populares actuales en el campo de la visión por computadora incluyen: 1. **3D from Multi-View and Sensors (Reconstrucción 3D desde Múltiples Vistas y Sensores):** Reconstrucción de escenas tridimensionales utilizando múltiples imágenes o datos de sensores (como LiDAR, cámaras de profundidad). Esta tecnología tiene amplias aplicaciones en conducción autónoma, navegación robótica, realidad virtual, realidad aumentada, etc. 2. **Image and Video Synthesis (Síntesis de Imágenes y Videos):** Generación de contenido de imágenes y videos realistas utilizando redes generativas antagónicas (GAN), modelos de difusión y otras tecnologías. Esta tecnología tiene un enorme potencial en el desarrollo de juegos, efectos especiales de películas, producción de publicidad, etc. Por ejemplo, herramientas como Stable Diffusion, DALL-E, etc., pueden generar imágenes de alta calidad. 3. **Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Aprendizaje Multimodal, y Visión, Lenguaje y Razonamiento):** Combinación de información visual con información lingüística para que las computadoras puedan comprender el contenido de imágenes o videos y realizar razonamientos y toma de decisiones. Esta tecnología tiene amplias aplicaciones en servicio al cliente inteligente, conducción autónoma, descripción de imágenes, preguntas y respuestas visuales, etc. Por ejemplo, el artículo LIBERO-X está investigando la robustez de los modelos de visión-lenguaje-acción. Además de las tres direcciones anteriores, las siguientes tecnologías también merecen atención: * **Object Detection (Detección de Objetos):** Identificación y localización de objetos específicos en imágenes o videos. La serie de algoritmos YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) es uno de los algoritmos de detección de objetos populares en la actualidad. * **Image Segmentation (Segmentación de Imágenes):** Segmentación de una imagen en diferentes regiones, donde cada región representa un objeto semántico. U-Net es una estructura de red comúnmente utilizada para la segmentación de imágenes médicas. * **OCR (Optical Character Recognition, Reconocimiento Óptico de Caracteres):** Reconocimiento de texto en imágenes. Ampliamente utilizado en la digitalización de documentos, reconocimiento de matrículas, traducción de texto, etc. * **Robotics Vision (Visión Robótica):** Aplicación de la tecnología de visión por computadora al control y la navegación de robots. Por ejemplo, el equipo de carreras de drones de la Universidad Tecnológica de Delft utiliza redes neuronales de extremo a extremo para controlar directamente el movimiento de los drones a partir de la entrada de píxeles, sin necesidad de filtros de Kalman tradicionales o detectores de características. * **Medical Imaging (Imágenes Médicas):** Uso de la tecnología de visión por computadora para el análisis de imágenes médicas, ayudando a los médicos en el diagnóstico y el tratamiento. * **Autonomous Vehicles (Vehículos Autónomos):** Utilización de la tecnología de visión por computadora para identificar señales de tráfico, peatones, vehículos, etc., para lograr la función de conducción autónoma. Los artículos relacionados también se centran en la seguridad y los vectores de ataque en entornos de conducción autónoma. * **Vision-Language Models (Modelos de Visión-Lenguaje):** Combinación de información visual e información textual para lograr tareas como la generación de descripción de imágenes, preguntas y respuestas visuales, etc. ## II. Recomendación de Herramientas Prácticas Las siguientes son algunas herramientas comúnmente utilizadas en el proceso de desarrollo de la visión por computadora: 1. **Frameworks de Desarrollo:** * **PyTorch:** Framework de aprendizaje profundo desarrollado por Facebook (Meta), ampliamente popular por su flexibilidad y facilidad de uso. KirkDBorne recomendó una serie de tutoriales de PyTorch, adecuados para principiantes en la visión por computadora. * **TensorFlow:** Framework de aprendizaje profundo desarrollado por Google, con un ecosistema sólido y abundantes recursos. * **MATLAB:** Software matemático comercial desarrollado por MathWorks, que proporciona una rica caja de herramientas de visión por computadora y ejemplos. MATLAB oficial proporciona más de 50 ejemplos de visión por computadora, que incluyen código, para facilitar el aprendizaje y la aplicación. 2. **Anotación y Gestión de Datos:**## Dos, herramientas comunes 1. **Bibliotecas de código abierto:** * **OpenCV:** Una biblioteca de visión artificial de código abierto muy popular que proporciona una gran cantidad de funciones de procesamiento de imágenes y visión artificial. Es una herramienta indispensable para el aprendizaje y el desarrollo de la visión artificial. * **TensorFlow:** Un marco de aprendizaje automático desarrollado por Google, que proporciona un potente soporte para el aprendizaje profundo y se utiliza ampliamente en tareas de visión artificial. * **PyTorch:** Otro marco de aprendizaje profundo popular, conocido por su flexibilidad y facilidad de uso, y favorecido por muchos investigadores. 2. **Plataformas de anotación de datos:** * **Roboflow:** Una plataforma que proporciona funciones como el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación. El proyecto NPC de @@measure_plan utilizó el modelo de segmentación rf-detr de Roboflow. * **Labelbox:** Una plataforma de etiquetado de datos de nivel empresarial que proporciona una potente colaboración en equipo y funciones de gestión de datos. 3. **Otras herramientas:** * **Mediapipe:** Un marco de aprendizaje automático multiplataforma desarrollado por Google que proporciona funciones como la detección de rostros y la estimación de la postura humana. El proyecto NPC de @@measure_plan también utilizó Mediapipe. * **Depth of Field Simulator:** Un simulador de profundidad de campo de código abierto que puede ayudar a comprender y visualizar los efectos de la profundidad de campo, lo cual es muy útil para controlar la diversidad de imágenes durante el proceso de adquisición de datos. ## Tres, sugerencias de ruta de aprendizaje La siguiente es una ruta de aprendizaje de visión artificial paso a paso: 1. **Conocimientos básicos:** * **Álgebra lineal:** Vectores, matrices, operaciones matriciales, etc. * **Cálculo:** Derivadas, gradientes, regla de la cadena, etc. * **Probabilidad y estadística:** Distribuciones de probabilidad, esperanza, varianza, estimación de máxima verosimilitud, etc. * **Programación en Python:** Domine la sintaxis básica y las bibliotecas comunes del lenguaje Python (como NumPy, Pandas). 2. **Fundamentos del aprendizaje profundo:** * **Redes neuronales:** Comprenda la estructura básica y los principios de las redes neuronales, como las redes totalmente conectadas, las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN), etc. * **Algoritmo de retropropagación:** Domine los principios y la implementación del algoritmo de retropropagación. * **Algoritmos de optimización:** Comprenda los algoritmos de optimización comunes, como el descenso de gradiente, Adam, etc. * **Función de pérdida:** Comprenda las funciones de pérdida comunes, como la pérdida de entropía cruzada, la pérdida de error cuadrático medio, etc. 3. **Conceptos centrales de la visión artificial:** * **Fundamentos del procesamiento de imágenes:** Filtrado de imágenes, detección de bordes, extracción de características, etc. * **Redes neuronales convolucionales (CNN):** Comprenda la estructura y los principios de las CNN, así como sus aplicaciones en el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos, etc. * **Redes neuronales recurrentes (RNN) y redes de memoria a corto plazo (LSTM):** Comprenda la estructura y los principios de las RNN y LSTM, así como sus aplicaciones en el análisis de video, la descripción de imágenes, etc. * **Redes generativas antagónicas (GAN):** Comprenda la estructura y los principios de las GAN, así como sus aplicaciones en la generación de imágenes, la reparación de imágenes, etc. 4. **Lectura de artículos clásicos:** * **ResNets:** Comprenda profundamente la estructura y las ventajas de las redes residuales. * **YOLO:** Aprenda las ideas de diseño de los algoritmos de detección de objetos de la serie YOLO. * **DeConv:** Comprenda la aplicación de la deconvolución en la segmentación y generación de imágenes. * **GAN:** Aprenda los principios básicos de las redes generativas antagónicas. * **U-Net:** Comprenda la aplicación de U-Net en campos como la segmentación de imágenes médicas. * **Focal Loss:** Aprenda métodos eficaces para resolver el problema del desequilibrio de clases en la detección de objetos. 5. **Práctica de proyectos:** * **Competiciones de Kaggle:** Participe en competiciones de visión artificial en Kaggle para acumular experiencia práctica. * **Proyectos de código abierto:** Participe en proyectos de visión artificial de código abierto para aprender las normas de codificación y la colaboración en equipo. * **Proyectos personales:** Intente diseñar e implementar sus propios proyectos de visión artificial, como el reconocimiento facial, la detección de objetos, la clasificación de imágenes, etc. ## Cuatro, sugerencias de desarrollo profesional 1. **Dirección profesional:** * **Ingeniero de IA:** Responsable del desarrollo, la implementación y la optimización de algoritmos de visión artificial. * **Investigador de aprendizaje automático:** Dedicado a la investigación e innovación de algoritmos de visión artificial. * **Científico de datos:** Utiliza la tecnología de visión artificial para el análisis y la extracción de datos. 2. **Mejora de habilidades:**

• **Enfócate en un área específica:** Según el consejo de Ashishllm, concéntrate en subáreas como OCR, detección de objetos, segmentación de imágenes, reconocimiento de imágenes, etc., y realiza investigaciones y experimentos en profundidad.
• **Domina las herramientas comunes:** Domina los frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch, TensorFlow y las bibliotecas de visión artificial como OpenCV.
• **Aprendizaje continuo:** Mantente al tanto de los últimos resultados de investigación y tendencias de desarrollo tecnológico, y mejora continuamente tu nivel de habilidad.

3. **Consejos para la búsqueda de empleo:**

• **Acumula experiencia en proyectos:** Participa en proyectos o pasantías para acumular experiencia práctica y demostrar tus habilidades.
• **Prepárate para las entrevistas:** Familiarízate con los algoritmos comunes de visión artificial y las preguntas de entrevista, y demuestra tu fortaleza técnica.
• **Comunícate activamente:** Comunícate activamente con los reclutadores para comprender los requisitos del puesto y la cultura de la empresa. @@__iamaf está buscando activamente trabajos relacionados con AI/ML, puedes consultar su dirección de búsqueda de empleo.

## V. ResumenLa visión por computadora es un campo lleno de oportunidades y desafíos. Al dominar los conocimientos básicos, aprender los conceptos centrales, participar en la práctica de proyectos y mantenerse al tanto de las últimas tendencias en el desarrollo de la tecnología, se puede ingresar rápidamente y comprender profundamente este campo, y finalmente tener éxito en el desarrollo profesional. Recuerda la opinión de Vincent Sitzmann: "La 'visión' solo tiene sentido como parte de un bucle de percepción-acción, la visión por computadora tradicional, que mapea imágenes a representaciones intermedias (3D, flujo, segmentación...), está a punto de desaparecer". Esto también nos indica que la futura dirección de la investigación en visión por computadora puede centrarse más en soluciones de extremo a extremo y formas de interacción más inteligentes.