Számítógépes látás alkalmazások és tanulási útvonal: Népszerű technológiák, praktikus eszközök és karrierfejlesztési útmutató

A számítógépes látás (Computer Vision, CV) a mesterséges intelligencia területének fontos ágaként az utóbbi években gyorsan fejlődött. Ez a cikk célja, hogy áttekintse a számítógépes látás területének jelenlegi népszerű technológiai irányait, praktikus eszközöket ajánljon, valamint tanulási útvonalakat és karrierfejlesztési tanácsokat adjon, segítve az olvasókat a gyors bevezetésben és a terület mélyebb megértésében.

I. Népszerű technológiai irányok áttekintése

A CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) által közzétett „három legnépszerűbb téma”, valamint az X/Twitteren folytatott megbeszélések alapján a számítógépes látás területének jelenlegi népszerű irányai a következők:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonstrukció több nézetből és szenzorokból): Több kép vagy szenzoradat (például LiDAR, mélységkamera) felhasználásával háromdimenziós jelenetek rekonstruálása. Ez a technológia széles körben alkalmazható az önvezető autók, a robotnavigáció, a virtuális valóság és a kiterjesztett valóság területén.

2. Image and Video Synthesis (Kép- és videószintézis): Generatív ellenséges hálózatok (GAN-ok), diffúziós modellek és más technológiák felhasználásával valósághű kép- és videotartalmak generálása. Ez a technológia hatalmas potenciállal rendelkezik a játékfejlesztés, a filmeffektek, a reklámkészítés és más területeken. Például a Stable Diffusion, a DALL-E és más eszközök kiváló minőségű képeket generálhatnak.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodális tanulás, látás, nyelv és következtetés): A vizuális információk és a nyelvi információk kombinálásával a számítógép képes megérteni a képek vagy videók tartalmát, valamint következtetéseket levonni és döntéseket hozni. Ez a technológia széles körben alkalmazható az intelligens ügyfélszolgálat, az önvezető autók, a képleírás, a vizuális kérdés-válasz és más területeken. Például a LIBERO-X című tanulmány a vizuális-nyelvi-akciós modellek robusztusságát vizsgálja.

A fenti három fő irány mellett a következő technológiákra is érdemes figyelni:

• Object Detection (Objektumfelismerés): Adott objektumok azonosítása és lokalizálása képeken vagy videókon. A YOLO sorozatú algoritmusok (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) jelenleg a legnépszerűbb objektumfelismerő algoritmusok közé tartoznak.
• Image Segmentation (Képszegmentálás): A kép különböző területekre osztása, ahol minden terület egy szemantikai objektumot képvisel. Az U-Net egy gyakran használt hálózati struktúra az orvosi képszegmentáláshoz.
• OCR (Optical Character Recognition, Optikai karakterfelismerés): A képeken lévő szöveg felismerése. Széles körben alkalmazzák a dokumentumok digitalizálásában, a rendszámtábla-felismerésben, a szövegfordításban és más területeken.
• Robotics Vision (Robotlátás): A számítógépes látás technológiájának alkalmazása a robotok vezérlésére és navigációjára. Például a Delft University of Technology drónversenyző csapata egy végponttól végpontig terjedő neurális hálózatot használ a drón mozgásának vezérlésére közvetlenül a pixelbemenetről, a hagyományos Kalman-szűrők vagy a jellemződetektorok nélkül.
• Medical Imaging (Orvosi képalkotás): A számítógépes látás technológiájának használata orvosi képalkotó elemzéshez, segítve az orvosokat a diagnózisban és a kezelésben.
• Autonomous Vehicles (Önvezető járművek): A számítógépes látás technológiájának felhasználása a közlekedési táblák, gyalogosok, járművek stb. felismerésére az önvezető funkciók megvalósítása érdekében. A kapcsolódó tanulmányok az önvezető környezetek biztonságára és támadási vektoraira is összpontosítanak.
• Vision-Language Models (Vizuális-nyelvi modellek): A vizuális információk és a szöveges információk kombinálása képleírás generálásához, vizuális kérdés-válaszhoz és más feladatokhoz.

II. Praktikus eszközök ajánlása

Az alábbiakban bemutatunk néhány gyakran használt eszközt a számítógépes látás fejlesztése során:

1. Fejlesztési keretrendszerek:

   • PyTorch: A Facebook (Meta) által kifejlesztett mélytanulási keretrendszer, amely rugalmasságának és könnyű használhatóságának köszönhetően széles körben népszerű. KirkDBorne egy sor PyTorch oktatóanyagot ajánlott, amelyek alkalmasak a számítógépes látásba való belépésre.
   • TensorFlow: A Google által kifejlesztett mélytanulási keretrendszer, amely erős ökoszisztémával és gazdag erőforrásokkal rendelkezik.
   • MATLAB: A MathWorks által kifejlesztett kereskedelmi matematikai szoftver, amely gazdag számítógépes látás eszközkészletet és példákat kínál. A MATLAB hivatalosan több mint 50 számítógépes látás példát kínál, kóddal együtt, a tanulás és az alkalmazás megkönnyítése érdekében.

2. Adatjelölés és -kezelés:* Roboflow: Platform adatfeliratozási, modellképzési és telepítési funkciókkal. A @@measure_plan NPC projektje a Roboflow rf-detr szegmentációs modelljét használta. (Roboflow: Egy platform, amely adatfeliratozási, modellképzési és telepítési funkciókat kínál. A @@measure_plan NPC projektje a Roboflow rf-detr szegmentációs modelljét használta.)

   • Labelbox: Vállalati szintű adatfeliratozási platform, amely hatékony csapatmunkát és adatkezelési funkciókat kínál. (Labelbox: Vállalati szintű adatfeliratozási platform, amely hatékony csapatmunkát és adatkezelési funkciókat kínál.)

3. Egyéb eszközök:

   • Mediapipe: A Google által fejlesztett, platformokon átívelő gépi tanulási keretrendszer, amely arcfelismerést, testtartás-becslést és egyéb funkciókat kínál. A @@measure_plan NPC projektje is használta a Mediapipe-et. (Mediapipe: A Google által fejlesztett, platformokon átívelő gépi tanulási keretrendszer, amely arcfelismerést, testtartás-becslést és egyéb funkciókat kínál. A @@measure_plan NPC projektje is használta a Mediapipe-et.)
   • Depth of Field Simulator: Egy nyílt forráskódú mélységélesség-szimulátor, amely segít megérteni és vizualizálni a mélységélesség hatását, és nagyon hasznos az adatok gyűjtése során a képek sokféleségének szabályozásához. (Depth of Field Simulator: Egy nyílt forráskódú mélységélesség-szimulátor, amely segít megérteni és vizualizálni a mélységélesség hatását, és nagyon hasznos az adatok gyűjtése során a képek sokféleségének szabályozásához.)

III. Tanulási útvonal javaslatok

Az alábbiakban egy lépésről lépésre haladó számítógépes látás tanulási útvonal található:

1. Alapvető ismeretek:

   • Lineáris algebra: Vektorok, mátrixok, mátrixműveletek stb. (Lineáris algebra: Vektorok, mátrixok, mátrixműveletek stb.)
   • Differenciálszámítás: Deriváltak, gradiens, láncszabály stb. (Differenciálszámítás: Deriváltak, gradiens, láncszabály stb.)
   • Valószínűségszámítás és statisztika: Valószínűségi eloszlások, várható érték, szórás, maximum likelihood becslés stb. (Valószínűségszámítás és statisztika: Valószínűségi eloszlások, várható érték, szórás, maximum likelihood becslés stb.)
   • Python programozás: A Python nyelv alapvető szintaxisának és a gyakran használt könyvtárak (például NumPy, Pandas) elsajátítása. (Python programozás: A Python nyelv alapvető szintaxisának és a gyakran használt könyvtárak (például NumPy, Pandas) elsajátítása.)

2. Mélytanulás alapjai:

   • Neurális hálózatok: A neurális hálózatok alapvető szerkezetének és elvének megértése, mint például a teljesen összekapcsolt hálózatok, a konvolúciós neurális hálózatok (CNN), a rekurrens neurális hálózatok (RNN) stb. (Neurális hálózatok: A neurális hálózatok alapvető szerkezetének és elvének megértése, mint például a teljesen összekapcsolt hálózatok, a konvolúciós neurális hálózatok (CNN), a rekurrens neurális hálózatok (RNN) stb.)
   • Visszaterjesztési algoritmus: A visszaterjesztési algoritmus elvének és megvalósításának elsajátítása. (Visszaterjesztési algoritmus: A visszaterjesztési algoritmus elvének és megvalósításának elsajátítása.)
   • Optimalizálási algoritmusok: A gyakran használt optimalizálási algoritmusok megismerése, mint például a gradiens ereszkedés, az Adam stb. (Optimalizálási algoritmusok: A gyakran használt optimalizálási algoritmusok megismerése, mint például a gradiens ereszkedés, az Adam stb.)
   • Veszteségfüggvények: A gyakran használt veszteségfüggvények megismerése, mint például a keresztentrópia veszteség, a négyzetes hiba veszteség stb. (Veszteségfüggvények: A gyakran használt veszteségfüggvények megismerése, mint például a keresztentrópia veszteség, a négyzetes hiba veszteség stb.)

3. Számítógépes látás alapfogalmai:

   • Képfeldolgozás alapjai: Képszűrés, éldetektálás, jellemzőkivonás stb. (Képfeldolgozás alapjai: Képszűrés, éldetektálás, jellemzőkivonás stb.)
   • Konvolúciós neurális hálózatok (CNN): A CNN szerkezetének és elvének megértése, valamint alkalmazása a képfelismerés, objektumdetektálás és más területeken. (Konvolúciós neurális hálózatok (CNN): A CNN szerkezetének és elvének megértése, valamint alkalmazása a képfelismerés, objektumdetektálás és más területeken.)
   • Rekurrens neurális hálózatok (RNN) és hosszú távú memória hálózatok (LSTM): Az RNN és LSTM szerkezetének és elvének megértése, valamint alkalmazása a videóelemzés, képleírás és más területeken. (Rekurrens neurális hálózatok (RNN) és hosszú távú memória hálózatok (LSTM): Az RNN és LSTM szerkezetének és elvének megértése, valamint alkalmazása a videóelemzés, képleírás és más területeken.)
   • Generatív ellenséges hálózatok (GAN): A GAN szerkezetének és elvének megértése, valamint alkalmazása a képgenerálás, képjavítás és más területeken. (Generatív ellenséges hálózatok (GAN): A GAN szerkezetének és elvének megértése, valamint alkalmazása a képgenerálás, képjavítás és más területeken.)

4. Klasszikus tanulmányok olvasása:

   • ResNets: A maradék hálózatok szerkezetének és előnyeinek mély megértése. (ResNets: A maradék hálózatok szerkezetének és előnyeinek mély megértése.)
   • YOLO: A YOLO sorozatú objektumdetektáló algoritmusok tervezési gondolatának tanulmányozása. (YOLO: A YOLO sorozatú objektumdetektáló algoritmusok tervezési gondolatának tanulmányozása.)
   • DeConv: A dekonvolúció alkalmazásának megismerése a képszegmentálásban és generálásban. (DeConv: A dekonvolúció alkalmazásának megismerése a képszegmentálásban és generálásban.)
   • GAN: A generatív ellenséges hálózatok alapelveinek tanulmányozása. (GAN: A generatív ellenséges hálózatok alapelveinek tanulmányozása.)
   • U-Net: Az U-Net alkalmazásának megismerése az orvosi képszegmentálás és más területeken. (U-Net: Az U-Net alkalmazásának megismerése az orvosi képszegmentálás és más területeken.)
   • Focal Loss: Az objektumdetektálásban a kategória egyensúlyhiányának megoldására szolgáló hatékony módszer tanulmányozása. (Focal Loss: Az objektumdetektálásban a kategória egyensúlyhiányának megoldására szolgáló hatékony módszer tanulmányozása.)

5. Projekt gyakorlat:

   • Kaggle versenyek: Részvétel a Kaggle számítógépes látás versenyeken, gyakorlati tapasztalatok szerzése. (Kaggle versenyek: Részvétel a Kaggle számítógépes látás versenyeken, gyakorlati tapasztalatok szerzése.)
   • Nyílt forráskódú projektek: Részvétel a nyílt forráskódú számítógépes látás projektekben, a kódolási szabványok és a csapatmunka elsajátítása. (Nyílt forráskódú projektek: Részvétel a nyílt forráskódú számítógépes látás projektekben, a kódolási szabványok és a csapatmunka elsajátítása.)
   • Személyes projektek: Saját számítógépes látás projektek tervezése és megvalósítása, mint például arcfelismerés, objektumdetektálás, képbesorolás stb. (Személyes projektek: Saját számítógépes látás projektek tervezése és megvalósítása, mint például arcfelismerés, objektumdetektálás, képbesorolás stb.)

IV. Karrierfejlesztési javaslatok

1. Karrier irányok:

   • AI mérnök: A számítógépes látás algoritmusok fejlesztéséért, telepítéséért és optimalizálásáért felelős. (AI mérnök: A számítógépes látás algoritmusok fejlesztéséért, telepítéséért és optimalizálásáért felelős.)
   • Gépi tanulási kutató: Számítógépes látás algoritmusok kutatásával és innovációjával foglalkozik. (Gépi tanulási kutató: Számítógépes látás algoritmusok kutatásával és innovációjával foglalkozik.)
   • Adattudós: Számítógépes látás technológiát használ az adatok elemzésére és feltárására. (Adattudós: Számítógépes látás technológiát használ az adatok elemzésére és feltárására.)

2. Készségfejlesztés: * Fókuszálás egy adott területre: Ashishllm javaslata alapján fókuszáljon az OCR, objektumdetektálás, képszegmentálás, képfelismerés stb. alterületeire, és végezzen mélyreható kutatásokat és kísérleteket.

   • Gyakran használt eszközök elsajátítása: Ismerje meg alaposan a mélytanulási keretrendszereket, mint például a PyTorch és a TensorFlow, valamint a számítógépes látás könyvtárakat, mint például az OpenCV.
   • Folyamatos tanulás: Kövesse a legújabb kutatási eredményeket és a technológiai fejlődési trendeket, és folyamatosan fejlessze készségeit.

3. Álláskeresési tanácsok:

   • Projekt tapasztalatok gyűjtése: Projektekben vagy szakmai gyakorlatokon való részvétellel szerezzen gyakorlati tapasztalatot, és mutassa be képességeit.
   • Felkészülés az interjúra: Ismerje meg a gyakori számítógépes látási algoritmusokat és interjúkérdéseket, és mutassa be technikai tudását.
   • Aktív kommunikáció: Kommunikáljon aktívan a toborzókkal, hogy megértse a pozíció követelményeit és a vállalati kultúrát. @@__iamaf aktívan keres AI/ML kapcsolatos munkát, tájékozódhat az ő álláskeresési irányairól.

V. ÖsszegzésA számítógépes látás egy lehetőségekkel és kihívásokkal teli terület. Az alapvető ismeretek elsajátításával, a kulcsfontosságú fogalmak megtanulásával, a projektekben való részvétellel és a legújabb technológiai fejlesztések folyamatos figyelemmel kísérésével gyorsan be lehet vezetni és mélyen meg lehet érteni ezt a területet, és végül sikereket lehet elérni a karrierben. Ne feledje Vincent Sitzmann véleményét: "A látás" csak az érzékelés-cselekvés hurok részeként értelmezhető, a hagyományos számítógépes látás, amely a képeket köztes reprezentációkba (3D, áramlás, szegmentálás...) képezi le, hamarosan eltűnik. Ez arra is utal, hogy a jövőbeli számítógépes látás kutatási iránya valószínűleg inkább a végponttól végpontig terjedő megoldásokra és az intelligensebb interakciós módokra fog összpontosítani.