Računalni vid: primjene i put učenja: popularne tehnologije, praktični alati i vodič za razvoj karijere

Računalni vid (Computer Vision, CV) kao važna grana područja umjetne inteligencije, posljednjih je godina doživio brzi razvoj. Ovaj članak ima za cilj razjasniti popularne tehnološke smjerove u području računalnog vida, preporučiti praktične alate i pružiti savjete o putu učenja i razvoju karijere kako bi čitateljima pomogao da brzo uđu i duboko razumiju ovo područje.

I. Pregled popularnih tehnoloških smjerova

Prema "Tri popularne teme" objavljene na CVPR-u (Konferencija o računalnom vidu i prepoznavanju uzoraka) i raspravama na X/Twitteru, trenutni popularni smjerovi u području računalnog vida uključuju:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonstrukcija iz više pogleda i senzora): Rekonstrukcija trodimenzionalnih scena pomoću više slika ili podataka senzora (kao što su LiDAR, kamere dubine). Ova tehnologija ima široku primjenu u autonomnoj vožnji, robotskoj navigaciji, virtualnoj stvarnosti, proširenoj stvarnosti i drugim područjima.

2. Image and Video Synthesis (Sinteza slika i videozapisa): Generiranje realističnog sadržaja slika i videozapisa pomoću generativnih suparničkih mreža (GAN-ova), modela difuzije i drugih tehnologija. Ova tehnologija ima ogroman potencijal u razvoju igara, filmskim efektima, produkciji reklama i drugim područjima. Na primjer, alati kao što su Stable Diffusion, DALL-E itd. mogu generirati visokokvalitetne slike.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodalno učenje, vid, jezik i zaključivanje): Kombiniranje vizualnih informacija s jezičnim informacijama kako bi računalo moglo razumjeti sadržaj slike ili videozapisa i donositi zaključke i odluke. Ova tehnologija ima široku primjenu u inteligentnoj korisničkoj službi, autonomnoj vožnji, opisu slika, vizualnim pitanjima i odgovorima i drugim područjima. Na primjer, rad LIBERO-X istražuje robusnost vizualno-jezično-akcijskih modela.

Osim gore navedena tri glavna smjera, vrijedi obratiti pozornost i na sljedeće tehnologije:

• Detekcija objekata (Object Detection): Identificiranje i lociranje određenih objekata na slikama ili videozapisima. Algoritmi serije YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) trenutno su jedan od popularnih algoritama za detekciju objekata.
• Segmentacija slike (Image Segmentation): Dijeljenje slike na različita područja, pri čemu svako područje predstavlja semantički objekt. U-Net je mrežna struktura koja se obično koristi za segmentaciju medicinskih slika.
• OCR (Optical Character Recognition, optičko prepoznavanje znakova): Prepoznavanje teksta na slikama. Široko se koristi u digitalizaciji dokumenata, prepoznavanju registarskih tablica, prevođenju teksta i drugim područjima.
• Robotski vid (Robotics Vision): Primjena tehnologije računalnog vida na robotsko upravljanje i navigaciju. Na primjer, tim za utrke dronova Sveučilišta tehnologije u Delftu koristi neuronsku mrežu od kraja do kraja za izravno upravljanje kretanjem drona iz pikselnih ulaza, bez potrebe za tradicionalnim Kalmanovim filterima ili detektorima značajki.
• Medicinsko snimanje (Medical Imaging): Korištenje tehnologije računalnog vida za analizu medicinskih slika, pomažući liječnicima u dijagnozi i liječenju.
• Autonomna vožnja (Autonomous Vehicles): Korištenje tehnologije računalnog vida za prepoznavanje prometnih znakova, pješaka, vozila itd., za postizanje funkcije autonomne vožnje. Povezani radovi također se fokusiraju na sigurnost i vektore napada u autonomnim okruženjima vožnje.
• Vizualno-jezični modeli (Vision-Language Models): Kombiniranje vizualnih informacija i tekstualnih informacija za postizanje zadataka kao što su generiranje opisa slika, vizualna pitanja i odgovori.

II. Preporučeni praktični alati

Slijede neki alati koji se obično koriste u procesu razvoja računalnog vida:

1. Okviri za razvoj:

   • PyTorch: Okvir za duboko učenje koji je razvio Facebook (Meta), široko je popularan zbog svoje fleksibilnosti i jednostavnosti korištenja. KirkDBorne preporučuje niz PyTorch tutorijala, prikladnih za početnike u računalnom vidu.
   • TensorFlow: Okvir za duboko učenje koji je razvio Google, s jakim ekosustavom i bogatim resursima.
   • MATLAB: Komercijalni matematički softver koji je razvio MathWorks, pruža bogat skup alata i primjera za računalni vid. Službeni MATLAB nudi više od 50 primjera računalnog vida, uključujući kod, što olakšava učenje i primjenu.

2. Označavanje i upravljanje podacima:## Dva, uobičajeni alati

3. Okvir:

   • TensorFlow: Googleov okvir za strojno učenje otvorenog koda, pruža bogate API-je i alate za razvoj i implementaciju modela računalnog vida.
   • PyTorch: Još jedan popularan okvir za strojno učenje otvorenog koda, poznat po svojoj fleksibilnosti i jednostavnosti korištenja.
   • OpenCV: Biblioteka računalnog vida otvorenog koda, pruža veliki broj funkcija za obradu slike i videa.

4. Platforma za označavanje podataka:

   • Roboflow: Platforma koja pruža funkcije kao što su označavanje podataka, treniranje modela i implementacija. NPC projekt @@measure_plan koristio je Roboflow rf-detr model segmentacije.
   • Labelbox: Enterprise platforma za označavanje podataka, pruža snažnu timsku suradnju i funkcije upravljanja podacima.

5. Ostali alati:

   • Mediapipe: Googleov okvir za strojno učenje za više platformi, pruža funkcije kao što su detekcija lica, procjena držanja tijela itd. NPC projekt @@measure_plan također je koristio Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Simulator dubinske oštrine otvorenog koda koji pomaže razumjeti i vizualizirati učinke dubinske oštrine, što je korisno za kontrolu raznolikosti slike tijekom prikupljanja podataka.

Tri, preporučeni put učenja

Slijedi postupni put učenja računalnog vida:

1. Osnovno znanje:

   • Linearna algebra: Vektori, matrice, matrične operacije itd.
   • Diferencijalni račun: Derivacije, gradijenti, pravilo lanca itd.
   • Teorija vjerojatnosti i statistika: Distribucije vjerojatnosti, očekivanje, varijanca, procjena najveće vjerojatnosti itd.
   • Python programiranje: Savladajte osnovnu sintaksu i uobičajene biblioteke jezika Python (kao što su NumPy, Pandas).

2. Osnove dubokog učenja:

   • Neuralne mreže: Razumjeti osnovnu strukturu i principe neuralnih mreža, kao što su potpuno povezane mreže, konvolucijske neuralne mreže (CNN), rekurentne neuralne mreže (RNN) itd.
   • Algoritam povratne propagacije: Savladajte principe i implementaciju algoritma povratne propagacije.
   • Optimizacijski algoritmi: Razumjeti uobičajene optimizacijske algoritme, kao što su gradijentni spust, Adam itd.
   • Funkcije gubitka: Razumjeti uobičajene funkcije gubitka, kao što su gubitak unakrsne entropije, gubitak srednje kvadratne pogreške itd.

3. Ključni koncepti računalnog vida:

   • Osnove obrade slike: Filtriranje slike, detekcija rubova, izdvajanje značajki itd.
   • Konvolucijske neuralne mreže (CNN): Razumjeti strukturu i principe CNN-a, kao i primjene u područjima kao što su prepoznavanje slike, detekcija objekata itd.
   • Rekurentne neuralne mreže (RNN) i mreže dugog kratkoročnog pamćenja (LSTM): Razumjeti strukturu i principe RNN-a i LSTM-a, kao i primjene u područjima kao što su video analiza, opis slike itd.
   • Generativne suparničke mreže (GAN): Razumjeti strukturu i principe GAN-a, kao i primjene u područjima kao što su generiranje slike, popravak slike itd.

4. Čitanje klasičnih radova:

   • ResNets: Duboko razumjeti strukturu i prednosti rezidualnih mreža.
   • YOLO: Naučite ideje dizajna algoritama za detekciju objekata serije YOLO.
   • DeConv: Razumjeti primjenu dekonvolucije u segmentaciji i generiranju slike.
   • GAN: Naučite osnovne principe generativnih suparničkih mreža.
   • U-Net: Razumjeti primjenu U-Net-a u područjima kao što je segmentacija medicinske slike.
   • Focal Loss: Naučite učinkovite metode za rješavanje problema neravnoteže klasa u detekciji objekata.

5. Projektna praksa:

   • Kaggle natjecanja: Sudjelujte u Kaggle natjecanjima računalnog vida kako biste stekli praktično iskustvo.
   • Projekti otvorenog koda: Sudjelujte u projektima računalnog vida otvorenog koda kako biste naučili standarde kodiranja i timsku suradnju.
   • Osobni projekti: Pokušajte sami dizajnirati i implementirati projekte računalnog vida, kao što su prepoznavanje lica, detekcija objekata, klasifikacija slike itd.

Četiri, savjeti za razvoj karijere

1. Smjer karijere:

   • AI inženjer: Odgovoran za razvoj, implementaciju i optimizaciju algoritama računalnog vida.
   • Istraživač strojnog učenja: Bavi se istraživanjem i inovacijama algoritama računalnog vida.
   • Znanstvenik podataka: Koristi tehnologiju računalnog vida za analizu i rudarenje podataka.

2. Poboljšanje vještina: * Usredotočite se na određeno područje: Prema savjetu Ashishllm-a, usredotočite se na poddomene kao što su OCR, detekcija objekata, segmentacija slike, prepoznavanje slike i provedite dubinsko istraživanje i eksperimentiranje.

   • Ovladajte uobičajenim alatima: Budite vješti u dubokom učenju okvira kao što su PyTorch, TensorFlow i biblioteke računalnog vida kao što je OpenCV.
   • Kontinuirano učenje: Pratite najnovija istraživanja i trendove tehnološkog razvoja te kontinuirano poboljšavajte svoje vještine.

3. Savjeti za traženje posla:

   • Steknite projektno iskustvo: Sudjelovanjem u projektima ili stažiranju steknite praktično iskustvo i pokažite svoje sposobnosti.
   • Pripremite se za intervju: Upoznajte se s uobičajenim algoritmima računalnog vida i pitanjima za intervju te pokažite svoje tehničke vještine.
   • Aktivno komunicirajte: Aktivno komunicirajte s regruterima kako biste razumjeli zahtjeve radnog mjesta i kulturu tvrtke. @@__iamaf aktivno traži posao vezan uz AI/ML, možete se pozvati na njegov smjer traženja posla. (@@__iamaf is actively looking for AI/ML related jobs, you can refer to his job search direction.)

V. ZaključakRačunalni vid je područje puno prilika i izazova. Ovladavanjem osnovnim znanjem, učenjem ključnih koncepata, sudjelovanjem u praktičnim projektima i kontinuiranim praćenjem najnovijih trendova u tehnološkom razvoju, možete brzo ući u ovo područje i duboko ga razumjeti, te na kraju postići uspjeh u svom profesionalnom razvoju. Zapamtite gledište Vincenta Sitzmanna: "Vizija" ima smisla samo kao dio kruga percepcije-akcije, a tradicionalni računalni vid, koji preslikava slike u međureprezentacije (3D, tok, segmentacija...), uskoro će nestati. To nam također sugerira da bi se budući smjerovi istraživanja računalnog vida mogli više usredotočiti na rješenja od kraja do kraja i inteligentnije načine interakcije.