Компьютерлік көру қолданбалары және оқу жолы: танымал технологиялар, пайдалы құралдар және мансаптық даму нұсқаулығы

Компьютерлік көру (Computer Vision, CV) жасанды интеллект саласының маңызды тармағы ретінде соңғы жылдары қарқынды дамып келеді. Бұл мақала компьютерлік көру саласындағы танымал технологиялық бағыттарды жүйелеуге, пайдалы құралдарды ұсынуға және оқу жолдары мен мансаптық даму бойынша кеңестер беруге бағытталған, оқырмандарға осы салаға жылдам кіріп, терең түсінуге көмектеседі.

I. Танымал технологиялық бағыттарды сканерлеу

CVPR (Компьютерлік көру және үлгілерді тану конференциясы) жариялаған «Үш танымал тақырыпқа» және X/Twitter-дегі талқылауларға сәйкес, қазіргі компьютерлік көру саласындағы танымал бағыттарға мыналар кіреді:

1. 3D from Multi-View and Sensors (Көп көрініс пен сенсорлардан 3D): Көптеген суреттерді немесе сенсорлық деректерді (мысалы, LiDAR, тереңдік камералары) пайдаланып үш өлшемді көріністерді қайта құру. Бұл технология автономды жүргізу, робот навигациясы, виртуалды шындық, толықтырылған шындық және т.б. салаларда кеңінен қолданылады.

2. Image and Video Synthesis (Суреттер мен бейнелерді синтездеу): Генеративті қарсылас желілерді (GANs), диффузиялық модельдерді және т.б. пайдаланып шынайы суреттер мен бейнелерді жасау. Бұл технология ойын әзірлеу, фильм эффектілері, жарнама жасау және т.б. салаларда үлкен әлеуетке ие. Мысалы, тұрақты диффузия, DALL-E және т.б. құралдар жоғары сапалы суреттерді жасай алады.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Көп модальды оқыту, көру, тіл және ойлау): Компьютерге суреттердің немесе бейнелердің мазмұнын түсінуге және ойлау мен шешім қабылдауға мүмкіндік беру үшін көру ақпаратын тілдік ақпаратпен біріктіру. Бұл технология интеллектуалды тұтынушыларға қызмет көрсету, автономды жүргізу, суреттерді сипаттау, визуалды сұрақтарға жауап беру және т.б. салаларда кеңінен қолданылады. Мысалы, LIBERO-X мақаласы визуалды-тілдік-әрекет модельдерінің беріктігін зерттейді.

Жоғарыда аталған үш бағыттан басқа, келесі технологияларға да назар аудару керек:

• Нысандарды анықтау (Object Detection): Суреттерде немесе бейнелерде белгілі нысандарды анықтау және орналастыру. YOLO сериялы алгоритмдері (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) қазіргі уақытта танымал нысандарды анықтау алгоритмдерінің бірі болып табылады.
• Суретті сегменттеу (Image Segmentation): Суретті әртүрлі аймақтарға бөлу, әр аймақ семантикалық нысанды білдіреді. U-Net медициналық суреттерді сегменттеу үшін жиі қолданылатын желілік құрылым болып табылады.
• OCR (Optical Character Recognition, оптикалық таңбаларды тану): Суреттегі мәтінді тану. Құжаттарды цифрландыру, нөмірлік белгілерді тану, мәтінді аудару және т.б. салаларда кеңінен қолданылады.
• Роботтық көру (Robotics Vision): Компьютерлік көру технологиясын роботты басқару және навигация үшін қолдану. Мысалы, Делфт технологиялық университетінің ұшқышсыз ұшақтар жарысы командасы дәстүрлі Калман сүзгісін немесе мүмкіндіктерді анықтау құралынсыз ұшқышсыз ұшақтардың қозғалысын тікелей пикселдік енгізуден басқару үшін соңынан соңына дейінгі нейрондық желіні пайдаланады.
• Медициналық бейнелеу (Medical Imaging): Дәрігерлерге диагноз қоюға және емдеуге көмектесу үшін медициналық бейнелерді талдау үшін компьютерлік көру технологиясын пайдалану.
• Автономды жүргізу (Autonomous Vehicles): Көлік белгілерін, жаяу жүргіншілерді, көліктерді және т.б. анықтау үшін компьютерлік көру технологиясын пайдаланып автономды жүргізу функциясын жүзеге асыру. Тиісті мақалалар автономды жүргізу ортасындағы қауіпсіздік пен шабуыл векторларына да назар аударады.
• Көру-тіл модельдері (Vision-Language Models): Суретті сипаттауды жасау, визуалды сұрақтарға жауап беру және т.б. тапсырмаларды орындау үшін көру ақпараты мен мәтіндік ақпаратты біріктіру.

II. Пайдалы құралдарды ұсыну

Төменде компьютерлік көруді әзірлеу процесінде жиі қолданылатын кейбір құралдар берілген:

1. Әзірлеу фреймдері:

   • PyTorch: Facebook (Meta) әзірлеген терең оқыту фреймі, оның икемділігі мен пайдалану жеңілдігі арқасында кеңінен танымал. KirkDBorne компьютерлік көруге жаңадан келгендер үшін қолайлы PyTorch оқулықтарының сериясын ұсынды.
   • TensorFlow: Google әзірлеген терең оқыту фреймі, қуатты экожүйесі және бай ресурстары бар.
   • MATLAB: MathWorks әзірлеген коммерциялық математикалық бағдарламалық жасақтама, компьютерлік көру құралдар жинағы мен мысалдарының бай жиынтығын ұсынады. MATLAB ресми түрде 50-ден астам компьютерлік көру мысалдарын ұсынады, оның ішінде код, оқуға және қолдануға ыңғайлы.

2. Деректерді белгілеу және басқару:

   • Roboflow: Деректерді белгілеу, модельді оқыту және орналастыру сияқты функцияларды ұсынатын платформа. @@measure_plan NPC жобасы Roboflow-тың rf-detr сегменттеу моделін пайдаланды.
   • Labelbox: Кәсіпорын деңгейіндегі деректерді белгілеу платформасы, командалық ынтымақтастық пен деректерді басқарудың қуатты функцияларын ұсынады.

3. Басқа құралдар:

   • Mediapipe: Google әзірлеген платформааралық машиналық оқыту фреймворкі, бетті анықтау, адам денесінің позасын бағалау сияқты функцияларды ұсынады. @@measure_plan NPC жобасы да Mediapipe-ті пайдаланды.
   • Depth of Field Simulator: Ашық бастапқы кодты өріс тереңдігінің симуляторы, ол өріс тереңдігінің әсерін түсінуге және визуализациялауға көмектеседі, бұл деректерді жинау процесіндегі кескіндердің әртүрлілігін бақылау үшін өте пайдалы.

Үшіншіден, оқу жолы бойынша ұсыныстар

Төменде компьютерлік көруді үйренудің біртіндеп жолы берілген:

1. Негізгі білім:

   • Сызықтық алгебра: Векторлар, матрицалар, матрицалық операциялар және т.б.
   • Математикалық талдау: Туындылар, градиенттер, тізбектік ереже және т.б.
   • Ықтималдық теориясы және статистика: Ықтималдық үлестіру, күту, дисперсия, максималды ықтималдық бағалау және т.б.
   • Python бағдарламалау: Python тілінің негізгі синтаксисін және жалпы кітапханаларды (мысалы, NumPy, Pandas) меңгеру.

2. Тереңдетілген оқыту негіздері:

   • Нейрондық желілер: Нейрондық желілердің негізгі құрылымы мен принциптерін түсіну, мысалы, толық қосылған желілер, конволюциялық нейрондық желілер (CNN), қайталанатын нейрондық желілер (RNN) және т.б.
   • Кері тарату алгоритмі: Кері тарату алгоритмінің принципі мен жүзеге асырылуын меңгеру.
   • Оңтайландыру алгоритмі: Градиенттік түсу, Adam және т.б. сияқты жалпы оңтайландыру алгоритмдерін түсіну.
   • Шығын функциясы: Айқас энтропия шығыны, орташа квадраттық қателік шығыны және т.б. сияқты жалпы шығын функцияларын түсіну.

3. Компьютерлік көрудің негізгі түсініктері:

   • Кескінді өңдеу негіздері: Кескінді сүзгілеу, шетін анықтау, мүмкіндіктерді шығару және т.б.
   • Конволюциялық нейрондық желі (CNN): CNN құрылымы мен принципін, сондай-ақ кескінді тану, нысанды анықтау және т.б. салалардағы қолданылуын түсіну.
   • Қайталанатын нейрондық желі (RNN) және ұзақ мерзімді жады желісі (LSTM): RNN және LSTM құрылымы мен принципін, сондай-ақ бейне талдау, кескінді сипаттау және т.б. салалардағы қолданылуын түсіну.
   • Генеративті қарсылас желі (GAN): GAN құрылымы мен принципін, сондай-ақ кескінді жасау, кескінді қалпына келтіру және т.б. салалардағы қолданылуын түсіну.

4. Классикалық мақалаларды оқу:

   • ResNets: Қалдық желілердің құрылымы мен артықшылықтарын терең түсіну.
   • YOLO: YOLO сериялы нысанды анықтау алгоритмдерінің дизайн идеясын үйрену.
   • DeConv: Кескінді сегменттеу және жасаудағы кері айналдыруды түсіну.
   • GAN: Генеративті қарсылас желінің негізгі принциптерін үйрену.
   • U-Net: U-Net-тің медициналық кескінді сегменттеу және т.б. салалардағы қолданылуын түсіну.
   • Focal Loss: Нысанды анықтаудағы санаттық теңгерімсіздік мәселесін шешудің тиімді әдісін үйрену.

5. Жобалық тәжірибе:

   • Kaggle жарысы: Kaggle-дегі компьютерлік көру жарыстарына қатысып, нақты тәжірибе жинақтау.
   • Ашық бастапқы кодты жоба: Ашық бастапқы кодты компьютерлік көру жобаларына қатысып, кодтық нормаларды және командалық ынтымақтастықты үйрену.
   • Жеке жоба: Бетті тану, нысанды анықтау, кескінді жіктеу және т.б. сияқты компьютерлік көру жобаларын өз бетінше жобалауға және жүзеге асыруға тырысу.

Төртіншіден, мансаптық даму бойынша ұсыныстар

1. Мансаптық бағыт:

   • AI инженері: Компьютерлік көру алгоритмдерін әзірлеу, орналастыру және оңтайландыру үшін жауапты.
   • Машиналық оқыту зерттеушісі: Компьютерлік көру алгоритмдерін зерттеу және жаңалықтар енгізумен айналысады.
   • Деректер ғалымы: Деректерді талдау және өндіру үшін компьютерлік көру технологиясын пайдаланады.

2. Дағдыларды жетілдіру: * Нақты салаға назар аудару: Ashishllm ұсынғандай, OCR, нысандарды анықтау, кескінді сегменттеу, кескінді тану сияқты кіші салаларға назар аударып, терең зерттеулер мен эксперименттер жүргізіңіз.

   • Жалпы құралдарды меңгеру: PyTorch, TensorFlow сияқты тереңдетілген оқыту фреймворктерін, сондай-ақ OpenCV сияқты компьютерлік көру кітапханаларын жақсы меңгеріңіз.
   • Үздіксіз оқу: Соңғы зерттеу нәтижелері мен технологиялық даму үрдістеріне назар аударып, өз дағдыларыңызды үнемі жетілдіріп отырыңыз.

3. Жұмысқа орналасу бойынша кеңестер:

   • Жобалық тәжірибе жинақтау: Жобаларға немесе тағылымдамаларға қатысу арқылы нақты тәжірибе жинақтап, өз қабілеттеріңізді көрсетіңіз.
   • Сұхбатқа дайындық: Компьютерлік көрудің жалпы алгоритмдерімен және сұхбат сұрақтарымен танысып, өзіңіздің техникалық күшіңізді көрсетіңіз.
   • Белсенді қарым-қатынас: Жұмысқа қабылдаушылармен белсенді түрде байланыс жасап, лауазымдық талаптар мен компания мәдениеті туралы біліңіз. @@__iamaf AI/ML-ге қатысты жұмысты белсенді түрде іздеуде, оның жұмыс іздеу бағыттарына сілтеме жасауға болады.

Бес, ҚорытындыКомпьютерлік көру - мүмкіндіктер мен қиындықтарға толы сала. Негізгі білімді меңгеру, негізгі түсініктерді үйрену, жобалық тәжірибеге қатысу және соңғы технологиялық даму үрдістеріне үнемі назар аудару арқылы сіз бұл салаға тез кіріп, оны терең түсіне аласыз және ақыр соңында мансаптық дамуда табысқа жете аласыз. Винсент Зитцманның пікірін есте сақтаңыз: «Көру» тек қана қабылдау-әрекет циклінің бөлігі ретінде мағыналы, дәстүрлі компьютерлік көру, яғни кескіндерді аралық көрініске (3D, ағын, сегменттеу...) картаға түсіру жойылып кетеді. Бұл бізге болашақ компьютерлік көру зерттеу бағыттары ақырғы шешімдерге және ақылды өзара әрекеттесу тәсілдеріне көбірек бағытталуы мүмкін екенін көрсетеді.