Tölvusjónarforrit og námsleiðir: Vinsæl tækni, hagnýt verkfæri og leiðbeiningar um starfsþróun

Tölvusjón (Computer Vision, CV) er mikilvæg grein gervigreindar og hefur þróast hratt á undanförnum árum. Þessi grein miðar að því að greina vinsælar tæknilegar stefnur á sviði tölvusjónar, mæla með hagnýtum verkfærum og veita námsleiðir og ráðgjöf um starfsþróun til að hjálpa lesendum að byrja fljótt og skilja þetta svið í dýpt.

I. Yfirlit yfir vinsælar tæknilegar stefnur

Samkvæmt „þremur helstu umræðuefnunum“ sem gefin voru út á CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference), og umræðum á X/Twitter, eru vinsælar stefnur á sviði tölvusjónar um þessar mundir:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D endurgerð frá mörgum sjónarhornum og skynjurum): Endurgerð þrívíddaratriða með því að nota margar myndir eða skynjaragögn (eins og LiDAR, dýptarmyndavélar). Þessi tækni er mikið notuð í sjálfkeyrandi bílum, vélmennaflakki, sýndarveruleika, auknum veruleika og öðrum sviðum.

2. Image and Video Synthesis (Mynd- og myndbandsgerð): Búðu til raunhæft mynd- og myndbandsefni með því að nota tækni eins og generative adversarial networks (GANs), dreifilíkan. Þessi tækni hefur mikla möguleika í leikjaþróun, kvikmyndaáhrifum, auglýsingagerð og öðrum sviðum. Til dæmis geta stöðug dreifing, DALL-E og önnur verkfæri búið til hágæða myndir.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Fjölþætt nám, sjón, tungumál og rökfræði): Sameina sjónrænar upplýsingar og tungumálaupplýsingar til að gera tölvum kleift að skilja innihald mynda eða myndbanda og framkvæma rökfræði og ákvarðanatöku. Þessi tækni er mikið notuð í snjallþjónustuveri, sjálfkeyrandi bílum, myndlýsingum, sjónrænum spurningum og öðrum sviðum. Til dæmis rannsakar LIBERO-X greinin styrkleika sjón-tungumál-aðgerðalíkana.

Auk ofangreindra þriggja stefna er eftirfarandi tækni einnig athyglisverð:

• Object Detection (Hlutagreining): Greindu og staðsetjaðu ákveðna hluti í myndum eða myndböndum. YOLO röð reiknirit (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) eru meðal vinsælustu hlutagreiningarreikniritanna í dag.
• Image Segmentation (Myndskipting): Skiptu mynd í mismunandi svæði, þar sem hvert svæði táknar merkingarfræðilegan hlut. U-Net er netkerfisbygging sem er almennt notuð til að skipta læknisfræðilegum myndum.
• OCR (Optical Character Recognition, sjónrænn stafagreining): Greindu textann í myndinni. Það er mikið notað á sviðum eins og stafrænni skjalavinnslu, númeraplötuþekkingu og textaþýðingum.
• Robotics Vision (Vélmennasjón): Notaðu tölvusjónartækni til vélmennastýringar og flakks. Til dæmis notar Delft University of Technology's drone racing team end-to-end neural networks til að stjórna hreyfingum dróna beint frá pixlainntaki, án þess að þörf sé á hefðbundnum Kalman síum eða eiginleikagreiningum.
• Medical Imaging (Læknisfræðileg myndgreining): Notaðu tölvusjónartækni til að greina læknisfræðilegar myndir til að aðstoða lækna við greiningu og meðferð.
• Autonomous Vehicles (Sjálfkeyrandi ökutæki): Notaðu tölvusjónartækni til að þekkja umferðarskilti, gangandi vegfarendur, ökutæki o.s.frv., til að ná fram sjálfkeyrandi virkni. Tengdar ritgerðir fjalla einnig um öryggi og árásarvektora í sjálfkeyrandi umhverfi.
• Vision-Language Models (Sjón-tungumálalíkön): Sameina sjónrænar upplýsingar og textaupplýsingar til að ná fram verkefnum eins og myndlýsingarframleiðslu og sjónrænum spurningum.

II. Ráðleggingar um hagnýt verkfæri

Hér eru nokkur verkfæri sem eru almennt notuð í tölvusjónarþróun:

1. Þróunarrammar:

   • PyTorch: Djúpnámsrammi þróaður af Facebook (Meta), sem er víða velkominn fyrir sveigjanleika og auðvelda notkun. KirkDBorne mælti með röð PyTorch kennsluefna, hentugur fyrir byrjendur til að byrja í tölvusjón.
   • TensorFlow: Djúpnámsrammi þróaður af Google, með öflugu vistkerfi og ríkulegu úrvali af auðlindum.
   • MATLAB: Viðskiptalegur stærðfræðihugbúnaður þróaður af MathWorks, sem býður upp á ríkulegt úrval af tölvusjónarverkfærakistum og dæmum. MATLAB býður upp á yfir 50 tölvusjónardæmi, þar á meðal kóða, til að auðvelda nám og notkun.

2. Gagnamerking og stjórnun: * Roboflow: Vettvangur sem býður upp á gagnamerkingar, þjálfun líkana og dreifingaraðgerðir. NPC verkefnið @@measure_plan notaði rf-detr skiptingarlíkanið frá Roboflow.

   • Labelbox: Gagnamerkingarvettvangur á fyrirtækjastigi sem býður upp á öfluga samvinnu teyma og gagnastjórnunaraðgerðir.

3. Önnur verkfæri:

   • Mediapipe: Fjölvettvangs vélanámsrammi þróaður af Google, sem býður upp á andlitsgreiningu, áætlun á líkamsstöðu og fleira. NPC verkefnið @@measure_plan notaði einnig Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Opinn uppspretta dýptarskerpuhermir sem getur hjálpað til við að skilja og sjá dýptarskerpuáhrif fyrir sér, sem er mjög gagnlegt til að stjórna fjölbreytileika mynda í gagnasöfnunarferlinu.

III. Tillögur um námsleiðir

Hér er stigvaxandi námsleið í tölvusjón:

1. Grunnþekking:

   • Línuleg algebra: Vigrar, fylki, fylkisaðgerðir o.s.frv.
   • Stærðfræðigreining: Afleiður, halli, keðjureglan o.s.frv.
   • Líkindafræði og tölfræði: Líkinda dreifing, vænting, dreifni, hámarks líkindismat o.s.frv.
   • Python forritun: Náðu tökum á grunnmálfræði Python og algengum bókasöfnum (eins og NumPy, Pandas).

2. Grunnatriði djúpnáms:

   • Tauganet: Skiljaðu grunnuppbyggingu og meginreglur tauganeta, eins og fulltengd net, convolutional tauganet (CNN), endurtekin tauganet (RNN) o.s.frv.
   • Afturvirkt útbreiðslualgrím: Náðu tökum á meginreglum og útfærslu afturvirkra útbreiðslualgríma.
   • Bjartsýnisalgrím: Skiljaðu algeng bjartsýnisalgrím, eins og hallastig, Adam o.s.frv.
   • Tapfall: Skiljaðu algeng tapföll, eins og krossóvissu tap, meðalferningavillu tap o.s.frv.

3. Kjarnahugtök tölvusjónar:

   • Grunnatriði myndvinnslu: Myndsíun, brúnagreining, eiginleikaútdráttur o.s.frv.
   • Convolutional tauganet (CNN): Skiljaðu uppbyggingu og meginreglur CNN, sem og notkun þeirra á sviðum eins og myndgreiningu og hlutagreiningu.
   • Endurtekin tauganet (RNN) og langtímaminnisnet (LSTM): Skiljaðu uppbyggingu og meginreglur RNN og LSTM, sem og notkun þeirra á sviðum eins og myndbandsgreiningu og myndlýsingu.
   • Andstæðinganet (GAN): Skiljaðu uppbyggingu og meginreglur GAN, sem og notkun þeirra á sviðum eins og myndgerð og myndviðgerð.

4. Lestur klassískra ritgerða:

   • ResNets: Fáðu djúpan skilning á uppbyggingu og kostum leifarneta.
   • YOLO: Lærðu hönnunarhugsun YOLO seríunnar af hlutagreiningaralgrímum.
   • DeConv: Skiljaðu notkun afconvolution í myndskiptingu og myndgerð.
   • GAN: Lærðu grunnmeginreglur andstæðinganeta.
   • U-Net: Skiljaðu notkun U-Net á sviðum eins og læknisfræðilegri myndskiptingu.
   • Focal Loss: Lærðu áhrifaríka aðferð til að leysa vandamál flokkunarójafnvægis í hlutagreiningu.

5. Verkefnavinna:

   • Kaggle keppni: Taktu þátt í tölvusjónkeppnum á Kaggle til að öðlast hagnýta reynslu.
   • Opinn uppspretta verkefni: Taktu þátt í opnum tölvusjónverkefnum til að læra kóðastaðla og samvinnu teyma.
   • Eigin verkefni: Reyndu að hanna og útfæra þín eigin tölvusjónverkefni, eins og andlitsgreiningu, hlutagreiningu, myndflokkun o.s.frv.

IV. Tillögur um atvinnuþróun

1. Atvinnuleiðir:

   • AI verkfræðingur: Ber ábyrgð á þróun, dreifingu og bjartsýni tölvusjónalgríma.
   • Vélanámsrannsakandi: Stundar rannsóknir og nýsköpun á tölvusjónalgrímum.
   • Gagnasérfræðingur: Notar tölvusjónartækni til að greina og vinna úr gögnum.

2. Hæfniþróun: * Einbeittu þér að ákveðnu sviði: Samkvæmt ráðleggingum Ashishllm, einbeittu þér að undirsviðum eins og OCR, hlutagreiningu, myndskiptingu, myndgreiningu o.s.frv., og gerðu ítarlegar rannsóknir og tilraunir.

   • Náðu tökum á algengum verkfærum: Vertu fær í notkun djúpnámsramma eins og PyTorch og TensorFlow, og tölvusjónbókasafna eins og OpenCV.
   • Stöðugt nám: Fylgstu með nýjustu rannsóknum og tækniþróun og bættu stöðugt færni þína.

3. Ráðleggingar um atvinnuleit:

   • Safnaðu verkefnareynslu: Safnaðu raunverulegri reynslu með því að taka þátt í verkefnum eða starfsnámi og sýndu hæfileika þína.
   • Undirbúðu þig fyrir viðtöl: Vertu kunnugur algengum tölvusjón reikniritum og viðtalsspurningum og sýndu tæknilega getu þína.
   • Hafðu virk samskipti: Hafðu virk samskipti við ráðningaraðila til að skilja starfskröfur og fyrirtækjamenningu. @@__iamaf er virkur að leita að AI/ML tengdum störfum og getur vísað til atvinnuleitarstefnu hans.

Fimm, Samantekt

Tölvusjón er svið fullt af tækifærum og áskorunum. Með því að ná tökum á grunnatriðum, læra lykilhugtök, taka þátt í verkefnum og fylgjast stöðugt með nýjustu tækniþróun, geturðu fljótt byrjað og fengið djúpan skilning á þessu sviði og náð árangri í starfsþróun þinni. Mundu eftir sjónarmiði Vincent Sitzmann: „Sjón“ er aðeins þýðingarmikil sem hluti af skynjunar-aðgerðarhring, hefðbundin tölvusjón, þ.e. að kortleggja myndir í millistig (3D, flæði, skipting...), er að hverfa. Þetta bendir einnig til þess að framtíðar rannsóknarstefna í tölvusjón gæti lagt meiri áherslu á end-to-end lausnir og snjallari samskiptamáta.