Applicazioni e Percorso di Apprendimento della Visione Artificiale: Tecnologie Popolari, Strumenti Utili e Guida allo Sviluppo Professionale

# Applicazioni e Percorso di Apprendimento della Visione Artificiale: Tecnologie Popolari, Strumenti Utili e Guida allo Sviluppo Professionale La visione artificiale (Computer Vision, CV), come ramo importante del campo dell'intelligenza artificiale, si è sviluppata rapidamente negli ultimi anni. Questo articolo mira a riordinare le direzioni tecnologiche popolari nel campo della visione artificiale, raccomandare strumenti utili e fornire percorsi di apprendimento e consigli per lo sviluppo professionale, per aiutare i lettori a iniziare rapidamente e comprendere a fondo questo campo. ## I. Scansione delle Direzioni Tecnologiche Popolari Secondo i "Tre Argomenti Popolari" pubblicati su CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) e le discussioni su X/Twitter, le direzioni popolari attuali nel campo della visione artificiale includono: 1. **3D from Multi-View and Sensors (Ricostruzione 3D da Multi-View e Sensori):** Utilizzo di più immagini o dati di sensori (come LiDAR, telecamere di profondità) per ricostruire scene tridimensionali. Questa tecnologia ha ampie applicazioni nella guida autonoma, nella navigazione robotica, nella realtà virtuale, nella realtà aumentata e in altri campi. 2. **Image and Video Synthesis (Sintesi di Immagini e Video):** Utilizzo di reti generative avversarie (GAN), modelli di diffusione e altre tecnologie per generare contenuti di immagini e video realistici. Questa tecnologia ha un enorme potenziale nello sviluppo di giochi, negli effetti speciali cinematografici, nella produzione pubblicitaria e in altri campi. Ad esempio, strumenti come Stable Diffusion, DALL-E, ecc. possono generare immagini di alta qualità. 3. **Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Apprendimento Multimodale, Visione, Linguaggio e Ragionamento):** Combinazione di informazioni visive e informazioni linguistiche per consentire ai computer di comprendere il contenuto di immagini o video ed eseguire ragionamenti e decisioni. Questa tecnologia ha ampie applicazioni nel servizio clienti intelligente, nella guida autonoma, nella descrizione di immagini, nelle domande e risposte visive e in altri campi. Ad esempio, l'articolo LIBERO-X studia la robustezza dei modelli visione-linguaggio-azione. Oltre alle tre direzioni di cui sopra, vale la pena prestare attenzione anche alle seguenti tecnologie: * **Object Detection (Rilevamento di Oggetti):** Identificazione e localizzazione di oggetti specifici in immagini o video. La serie di algoritmi YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) è uno degli algoritmi di rilevamento di oggetti più popolari al momento. * **Image Segmentation (Segmentazione di Immagini):** Divisione di un'immagine in diverse regioni, ciascuna delle quali rappresenta un oggetto semantico. U-Net è una struttura di rete comunemente utilizzata per la segmentazione di immagini mediche. * **OCR (Optical Character Recognition, Riconoscimento Ottico dei Caratteri):** Riconoscimento del testo nelle immagini. Ampiamente utilizzato nella digitalizzazione di documenti, nel riconoscimento di targhe automobilistiche, nella traduzione di testi e in altri campi. * **Robotics Vision (Visione Robotica):** Applicazione della tecnologia di visione artificiale al controllo e alla navigazione dei robot. Ad esempio, il team di corse di droni della Delft University of Technology utilizza reti neurali end-to-end per controllare direttamente il movimento dei droni dall'input dei pixel, senza la necessità di filtri di Kalman o rilevatori di caratteristiche tradizionali. * **Medical Imaging (Imaging Medico):** Utilizzo della tecnologia di visione artificiale per l'analisi di immagini mediche, assistendo i medici nella diagnosi e nel trattamento. * **Autonomous Vehicles (Veicoli Autonomi):** Utilizzo della tecnologia di visione artificiale per identificare segnali stradali, pedoni, veicoli, ecc., per realizzare funzioni di guida autonoma. Gli articoli correlati si concentrano anche sulla sicurezza e sui vettori di attacco negli ambienti di guida autonoma. * **Vision-Language Models (Modelli Visione-Linguaggio):** Combinazione di informazioni visive e informazioni testuali per realizzare attività come la generazione di descrizioni di immagini, domande e risposte visive, ecc. ## II. Raccomandazioni di Strumenti Utili Di seguito sono riportati alcuni strumenti comunemente utilizzati nel processo di sviluppo della visione artificiale: 1. **Framework di Sviluppo:** * **PyTorch:** Framework di deep learning sviluppato da Facebook (Meta), ampiamente apprezzato per la sua flessibilità e facilità d'uso. KirkDBorne ha raccomandato una serie di tutorial PyTorch, adatti ai principianti per iniziare con la visione artificiale. * **TensorFlow:** Framework di deep learning sviluppato da Google, con un potente ecosistema e ricche risorse. * **MATLAB:** Software matematico commerciale sviluppato da MathWorks, che fornisce una ricca gamma di toolbox ed esempi di visione artificiale. MATLAB offre ufficialmente più di 50 esempi di visione artificiale, incluso il codice, per facilitare l'apprendimento e l'applicazione. 2. **Etichettatura e Gestione dei Dati:*** **Roboflow:** Piattaforma che offre funzionalità come l'etichettatura dei dati, l'addestramento dei modelli e la distribuzione. Il progetto NPC di @@measure_plan ha utilizzato il modello di segmentazione rf-detr di Roboflow. * **Labelbox:** Piattaforma di etichettatura dei dati di livello aziendale che offre potenti funzionalità di collaborazione di gruppo e gestione dei dati. 3. **Altri strumenti:** * **Mediapipe:** Framework di machine learning multipiattaforma sviluppato da Google, che offre funzionalità come il rilevamento del volto e la stima della posa del corpo. Anche il progetto NPC di @@measure_plan ha utilizzato Mediapipe. * **Depth of Field Simulator:** Un simulatore di profondità di campo open source che può aiutare a comprendere e visualizzare gli effetti della profondità di campo, il che è molto utile per il controllo della diversità delle immagini nel processo di acquisizione dei dati. ## Tre, suggerimenti sul percorso di apprendimento Di seguito è riportato un percorso di apprendimento graduale della visione artificiale: 1. **Conoscenza di base:** * **Algebra lineare:** Vettori, matrici, operazioni su matrici, ecc. * **Calcolo:** Derivate, gradienti, regola della catena, ecc. * **Probabilità e statistica:** Distribuzioni di probabilità, aspettativa, varianza, stima di massima verosimiglianza, ecc. * **Programmazione Python:** Padroneggiare la sintassi di base del linguaggio Python e le librerie comunemente usate (come NumPy, Pandas). 2. **Fondamenti di deep learning:** * **Reti neurali:** Comprendere la struttura di base e i principi delle reti neurali, come reti completamente connesse, reti neurali convoluzionali (CNN), reti neurali ricorrenti (RNN), ecc. * **Algoritmo di backpropagation:** Padroneggiare i principi e l'implementazione dell'algoritmo di backpropagation. * **Algoritmi di ottimizzazione:** Comprendere gli algoritmi di ottimizzazione comunemente usati, come la discesa del gradiente, Adam, ecc. * **Funzioni di perdita:** Comprendere le funzioni di perdita comunemente usate, come la perdita di entropia incrociata, la perdita di errore quadratico medio, ecc. 3. **Concetti fondamentali della visione artificiale:** * **Fondamenti di elaborazione delle immagini:** Filtraggio delle immagini, rilevamento dei bordi, estrazione delle caratteristiche, ecc. * **Reti neurali convoluzionali (CNN):** Comprendere la struttura e i principi delle CNN e le loro applicazioni nel riconoscimento delle immagini, nel rilevamento degli oggetti e in altri campi. * **Reti neurali ricorrenti (RNN) e reti di memoria a lungo termine (LSTM):** Comprendere la struttura e i principi delle RNN e delle LSTM e le loro applicazioni nell'analisi video, nella descrizione delle immagini e in altri campi. * **Reti generative avversarie (GAN):** Comprendere la struttura e i principi delle GAN e le loro applicazioni nella generazione di immagini, nel ripristino di immagini e in altri campi. 4. **Lettura di articoli classici:** * **ResNets:** Comprendere a fondo la struttura e i vantaggi delle reti residuali. * **YOLO:** Imparare le idee di progettazione della serie di algoritmi di rilevamento degli oggetti YOLO. * **DeConv:** Comprendere l'applicazione della deconvoluzione nella segmentazione e generazione delle immagini. * **GAN:** Imparare i principi di base delle reti generative avversarie. * **U-Net:** Comprendere l'applicazione di U-Net nella segmentazione di immagini mediche e in altri campi. * **Focal Loss:** Imparare metodi efficaci per risolvere il problema dello squilibrio di classe nel rilevamento degli oggetti. 5. **Pratica del progetto:** * **Competizioni Kaggle:** Partecipare alle competizioni di visione artificiale su Kaggle per accumulare esperienza pratica. * **Progetti open source:** Partecipare a progetti di visione artificiale open source per imparare le specifiche del codice e la collaborazione di gruppo. * **Progetti personali:** Prova a progettare e implementare progetti di visione artificiale da solo, come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini, ecc. ## Quattro, suggerimenti per lo sviluppo professionale 1. **Direzione professionale:** * **Ingegnere AI:** Responsabile dello sviluppo, della distribuzione e dell'ottimizzazione degli algoritmi di visione artificiale. * **Ricercatore di machine learning:** Impegnato nella ricerca e nell'innovazione di algoritmi di visione artificiale. * **Data scientist:** Utilizzo della tecnologia di visione artificiale per l'analisi e l'estrazione dei dati. 2. **Miglioramento delle competenze:** * **Concentrati su un'area specifica:** Secondo il consiglio di Ashishllm, concentrati su sottocampi come OCR, object detection, image segmentation, image recognition, e conduci ricerche ed esperimenti approfonditi. * **Padroneggia gli strumenti comuni:** Acquisisci familiarità con framework di deep learning come PyTorch e TensorFlow, e librerie di computer vision come OpenCV. * **Apprendimento continuo:** Segui gli ultimi risultati della ricerca e le tendenze di sviluppo tecnologico, migliorando costantemente le tue competenze. 3. **Consigli per la ricerca di lavoro:** * **Accumula esperienza di progetto:** Partecipa a progetti o stage per accumulare esperienza pratica e dimostrare le tue capacità. * **Preparati per i colloqui:** Acquisisci familiarità con gli algoritmi di computer vision comuni e le domande dei colloqui, dimostrando le tue capacità tecniche. * **Comunica attivamente:** Comunica attivamente con i reclutatori per comprendere i requisiti del lavoro e la cultura aziendale. @@__iamaf sta cercando attivamente un lavoro relativo all'AI/ML, puoi fare riferimento alla sua direzione di ricerca di lavoro. ## V. Conclusione

La visione artificiale è un campo pieno di opportunità e sfide. Padroneggiando le conoscenze di base, apprendendo i concetti fondamentali, partecipando a progetti pratici e seguendo costantemente le ultime tendenze nello sviluppo tecnologico, è possibile iniziare rapidamente e comprendere a fondo questo campo, ottenendo infine successo nello sviluppo professionale.

Ricorda il punto di vista di Vincent Sitzmann: "La 'visione' ha significato solo come parte di un ciclo percezione-azione, la visione artificiale tradizionale, che mappa le immagini a rappresentazioni intermedie (3D, flusso, segmentazione...), sta per scomparire." Questo ci suggerisce anche che la futura direzione della ricerca sulla visione artificiale potrebbe concentrarsi maggiormente su soluzioni end-to-end e modalità di interazione più intelligenti.