Arvutinägemise rakendused ja õppimisrada: populaarsed tehnoloogiad, praktilised tööriistad ja karjääri arendamise juhend

Arvutinägemine (Computer Vision, CV) on tehisintellekti valdkonna oluline haru, mis on viimastel aastatel kiiresti arenenud. Selle artikli eesmärk on süstematiseerida arvutinägemise valdkonna praegused populaarsed tehnoloogiasuunad, soovitada praktilisi tööriistu ning pakkuda õppimisradasid ja karjääri arendamise soovitusi, et aidata lugejatel kiiresti alustada ja seda valdkonda põhjalikult mõista.

I. Populaarsete tehnoloogiasuundade ülevaade

Vastavalt CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) konverentsil avaldatud \ * Roboflow: Platvorm, mis pakub andmete märgistamist, mudelite treenimist ja juurutamist. @@measure_plan NPC projekt kasutas Roboflow rf-detr segmenteerimismudelit. * Labelbox: Ettevõtte tasemel andmete märgistamise platvorm, mis pakub võimsaid meeskonnatöö ja andmehalduse funktsioone. 3. Muud tööriistad:

*   **Mediapipe:** Google'i arendatud platvormideülene masinõppe raamistik, mis pakub näotuvastust, inimkeha asendi hindamist jne. @@measure_plan NPC projekt kasutas ka Mediapipe'i.
*   **Depth of Field Simulator:** Avatud lähtekoodiga teravussügavuse simulaator, mis aitab mõista ja visualiseerida teravussügavuse efekte, mis on väga kasulik andmete kogumise protsessi pildilise mitmekesisuse kontrollimisel.

III. Õppekava soovitused

Siin on samm-sammult arvutinägemise õppekava:

1. Põhiteadmised:

   • Lineaaralgebra: Vektorid, maatriksid, maatriksite operatsioonid jne.
   • Matemaatiline analüüs: Tuletised, gradiendid, ahelreeglid jne.
   • Tõenäosusteooria ja statistika: Tõenäosusjaotused, ootus, dispersioon, suurima tõepärasuse hinnang jne.
   • Pythoni programmeerimine: Pythoni keele põhisüntaksi ja tavaliste teekide (nt NumPy, Pandas) valdamine.

2. Süvaõppe alused:

   • Neuronivõrgud: Neuronivõrkude põhistruktuuri ja põhimõtete mõistmine, nagu täielikult ühendatud võrgud, konvolutsioonilised neuronivõrgud (CNN), retsidiveeruvad neuronivõrgud (RNN) jne.
   • Tagasileviku algoritm: Tagasileviku algoritmi põhimõtete ja rakendamise valdamine.
   • Optimeerimisalgoritmid: Tavaliste optimeerimisalgoritmide tundmine, nagu gradientlaskumine, Adam jne.
   • Kahjufunktsioonid: Tavaliste kahjufunktsioonide tundmine, nagu ristentroopia kahju, keskmise ruutvea kahju jne.

3. Arvutinägemise põhimõisted:

   • Pilditöötluse alused: Pildi filtreerimine, servade tuvastamine, tunnuste eraldamine jne.
   • Konvolutsioonilised neuronivõrgud (CNN): CNN-i struktuuri ja põhimõtete mõistmine ning selle rakendused pildituvastuse, objektituvastuse jne valdkondades.
   • Retsidiveeruvad neuronivõrgud (RNN) ja pikaajalise lühimälu võrgud (LSTM): RNN-i ja LSTM-i struktuuri ja põhimõtete mõistmine ning selle rakendused videoanalüüsi, pildi kirjeldamise jne valdkondades.
   • Generatiivsed vastandvõrgud (GAN): GAN-i struktuuri ja põhimõtete mõistmine ning selle rakendused pildi genereerimise, pildi parandamise jne valdkondades.

4. Klassikaliste artiklite lugemine:

   • ResNets: Jääkvõrkude struktuuri ja eeliste põhjalik mõistmine.
   • YOLO: YOLO seeria objektituvastusalgoritmide disainiideede õppimine.
   • DeConv: Dekonvolutsiooni rakenduste tundmine pildi segmenteerimisel ja genereerimisel.
   • GAN: Generatiivsete vastandvõrkude põhiprintsiipide õppimine.
   • U-Net: U-Neti rakenduste tundmine meditsiinilise pildi segmenteerimise jne valdkondades.
   • Focal Loss: Objektituvastuse kategooriate tasakaalustamatuse probleemi lahendamise tõhusate meetodite õppimine.

5. Projekti praktika:

   • Kaggle'i võistlused: Kaggle'i arvutinägemise võistlustel osalemine, praktilise kogemuse kogumine.
   • Avatud lähtekoodiga projektid: Avatud lähtekoodiga arvutinägemise projektides osalemine, koodistandardite ja meeskonnatöö õppimine.
   • Isiklikud projektid: Arvutinägemise projektide ise kujundamise ja rakendamise proovimine, nagu näotuvastus, objektituvastus, piltide klassifitseerimine jne.

IV. Karjääri arendamise soovitused

1. Karjäärisuunad:

   • AI insener: Vastutab arvutinägemise algoritmide arendamise, juurutamise ja optimeerimise eest.
   • Masinõppe teadur: Tegeleb arvutinägemise algoritmide uurimise ja uuendamisega.
   • Andmeteadlane: Kasutab arvutinägemise tehnoloogiat andmete analüüsimiseks ja kaevandamiseks.

2. Oskuste täiendamine: * Keskendu kindlale valdkonnale: Ashishllm soovitab keskenduda OCR-ile, objektituvastusele, pildisegmentimisele, pildituvastusele jne, et viia läbi põhjalikke uuringuid ja katseid.

   • Valda tavalisi tööriistu: Valda sujuvalt süvaõppe raamistikke nagu PyTorch ja TensorFlow, ning arvutinägemise teeke nagu OpenCV.
   • Pidev õppimine: Jälgi uusimaid uurimistulemusi ja tehnoloogia arenguid, et pidevalt oma oskusi täiendada.

3. Töökoha otsimise soovitused:

   • Koguge projektikogemust: Osalege projektides või praktikatel, et koguda praktilist kogemust ja näidata oma võimeid.
   • Valmistuge intervjuuks: Tutvuge tavaliste arvutinägemise algoritmide ja intervjuuküsimustega, et näidata oma tehnilist tugevust.
   • Suhtlege aktiivselt: Suhtlege aktiivselt värbajatega, et mõista ametikoha nõudeid ja ettevõtte kultuuri. @@__iamaf otsib aktiivselt AI/ML-iga seotud tööd, tema tööotsingu suunda saab kasutada viitena.

V. KokkuvõteArvutinägemine on võimaluste ja väljakutsete rohke valdkond. Põhiteadmiste omandamise, põhimõistete õppimise, projektides osalemise ja uusimate tehnoloogiliste arengute pideva jälgimise kaudu on võimalik kiiresti sisse elada ja seda valdkonda sügavalt mõista, saavutades lõpuks edu oma karjääris. Pea meeles Vincent Sitzmanni seisukohta: "Nägemine" on mõttekas ainult tajumis-tegevuse ahela osana, traditsiooniline arvutinägemine, mis kaardistab pildid vahepealsetele esitustele (3D, voog, segmenteerimine...), on kadumas. See viitab ka sellele, et tulevased arvutinägemise uurimissuunad võivad rohkem keskenduda otspunkt-lahendustele ja intelligentsematele suhtlusviisidele.