Kompiuterinės regos taikymas ir mokymosi kelias: populiarios technologijos, praktiniai įrankiai ir karjeros plėtros vadovas

Kompiuterinė rega (Computer Vision, CV), kaip svarbi dirbtinio intelekto srities šaka, pastaraisiais metais sparčiai vystosi. Šio straipsnio tikslas – apžvelgti dabartines populiarias kompiuterinės regos srities technologijų kryptis, rekomenduoti praktinius įrankius ir pateikti mokymosi kelią bei karjeros plėtros patarimus, kad padėtume skaitytojams greitai pradėti ir giliai suprasti šią sritį.

I. Populiarių technologijų krypčių apžvalga

Remiantis CVPR (Kompiuterinės regos ir šablonų atpažinimo konferencija) paskelbtais „trimis populiariausiomis temomis“ ir diskusijomis X/Twitter, dabartinės populiarios kompiuterinės regos srities kryptys apima:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D atkūrimas iš kelių vaizdų ir jutiklių): Trimatės scenos atkūrimas naudojant kelis vaizdus arba jutiklių duomenis (pvz., LiDAR, gylio kameras). Ši technologija plačiai naudojama autonominiame vairavime, robotų navigacijoje, virtualioje realybėje, papildytoje realybėje ir kitose srityse.

2. Image and Video Synthesis (Vaizdų ir vaizdo įrašų sintezė): Realistiško vaizdų ir vaizdo įrašų turinio generavimas naudojant generatyvinius prieštaraujančius tinklus (GAN), difuzijos modelius ir kitas technologijas. Ši technologija turi didžiulį potencialą žaidimų kūrimo, filmų specialiųjų efektų, reklamos gamybos ir kitose srityse. Pavyzdžiui, stabilus difuzijos, DALL-E ir kiti įrankiai gali generuoti aukštos kokybės vaizdus.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Daugiarūšis mokymasis, rega, kalba ir argumentavimas): Vaizdinės informacijos derinimas su kalbine informacija, kad kompiuteris galėtų suprasti vaizdo ar vaizdo įrašo turinį ir atlikti argumentavimą bei sprendimų priėmimą. Ši technologija plačiai naudojama intelektualaus klientų aptarnavimo, autonominio vairavimo, vaizdų aprašymo, vaizdinės klausimų ir atsakymų ir kitose srityse. Pavyzdžiui, LIBERO-X straipsnis tiria regos-kalbos-veiksmų modelių patikimumą.

Be minėtų trijų pagrindinių krypčių, verta atkreipti dėmesį ir į šias technologijas:

• Objektų aptikimas (Object Detection): Tam tikrų objektų atpažinimas ir lokalizavimas vaizduose ar vaizdo įrašuose. YOLO serijos algoritmai (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) yra vieni iš populiariausių objektų aptikimo algoritmų šiuo metu.
• Vaizdo segmentavimas (Image Segmentation): Vaizdo padalijimas į skirtingas sritis, kurių kiekviena atstovauja semantinį objektą. U-Net yra tinklo struktūra, dažnai naudojama medicininių vaizdų segmentavimui.
• OCR (Optical Character Recognition, optinis simbolių atpažinimas): Teksto atpažinimas vaizduose. Plačiai naudojamas dokumentų skaitmeninimo, valstybinio numerio atpažinimo, teksto vertimo ir kitose srityse.
• Robotų rega (Robotics Vision): Kompiuterinės regos technologijų taikymas robotų valdymui ir navigacijai. Pavyzdžiui, Delfto technologijos universiteto bepiločių orlaivių lenktynių komanda naudoja galutinį neuroninį tinklą, kad tiesiogiai valdytų bepiločio orlaivio judėjimą iš pikselių įvesties, be tradicinio Kalmano filtro ar funkcijų detektoriaus.
• Medicininiai vaizdai (Medical Imaging): Kompiuterinės regos technologijų naudojimas medicininių vaizdų analizei, siekiant padėti gydytojams diagnozuoti ir gydyti.
• Autonominis vairavimas (Autonomous Vehicles): Kompiuterinės regos technologijų naudojimas eismo ženklų, pėsčiųjų, transporto priemonių ir kt. atpažinimui, siekiant įgyvendinti autonominio vairavimo funkcijas. Susiję straipsniai taip pat atkreipia dėmesį į saugumą ir atakos vektorius autonominio vairavimo aplinkoje.
• Regos-kalbos modeliai (Vision-Language Models): Vaizdinės informacijos ir tekstinės informacijos derinimas, siekiant įgyvendinti vaizdo aprašymo generavimą, vaizdinius klausimus ir atsakymus ir kitas užduotis.

II. Praktinių įrankių rekomendacijos

Štai keletas įrankių, dažniausiai naudojamų kompiuterinės regos kūrimo procese:

1. Kūrimo sistemos:

   • PyTorch: Facebook (Meta) sukurta gilaus mokymosi sistema, kuri yra plačiai populiari dėl savo lankstumo ir paprastumo naudoti. KirkDBorne rekomendavo daugybę PyTorch vadovėlių, tinkančių pradedantiesiems kompiuterinės regos srityje.
   • TensorFlow: Google sukurta gilaus mokymosi sistema, turinti galingą ekosistemą ir gausius išteklius.
   • MATLAB: MathWorks sukurta komercinė matematinė programinė įranga, siūlanti gausų kompiuterinės regos įrankių rinkinį ir pavyzdžių. MATLAB oficialiai pateikia daugiau nei 50 kompiuterinės regos pavyzdžių, įskaitant kodą, kad būtų lengviau mokytis ir taikyti.

2. Duomenų žymėjimas ir valdymas: * Roboflow: Platforma, teikianti duomenų anotacijas, modelių mokymą ir diegimą. @@measure_plan NPC projektas naudojo Roboflow rf-detr segmentavimo modelį.

   • Labelbox: Įmonės lygio duomenų anotavimo platforma, teikianti galingas komandinio darbo ir duomenų valdymo funkcijas.

3. Kitos priemonės:

   • Mediapipe: Google sukurta kryžminė platforma mašininio mokymosi sistema, teikianti veido aptikimo, žmogaus pozos įvertinimo ir kitas funkcijas. @@measure_plan NPC projektas taip pat naudojo Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Atvirojo kodo lauko gylio simuliatorius, galintis padėti suprasti ir vizualizuoti lauko gylio efektus, o tai labai naudinga kontroliuojant vaizdų įvairovę duomenų rinkimo procese.

III. Mokymosi kelio pasiūlymai

Štai nuoseklus kompiuterinės regos mokymosi kelias:

1. Pagrindinės žinios:

   • Linealinė algebra: Vektoriai, matricos, matricų operacijos ir kt.
   • Matematinė analizė: Išvestinės, gradientai, grandininė taisyklė ir kt.
   • Tikimybių teorija ir statistika: Tikimybių pasiskirstymas, matematinė viltis, dispersija, didžiausio tikėtinumo įvertinimas ir kt.
   • Python programavimas: Įvaldykite pagrindinę Python kalbos sintaksę ir dažnai naudojamas bibliotekas (pvz., NumPy, Pandas).

2. Gilusis mokymasis (Deep Learning) pagrindai:

   • Neuroniniai tinklai: Supraskite pagrindinę neuroninių tinklų struktūrą ir principus, tokius kaip visiškai sujungti tinklai, konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN), rekurentiniai neuroniniai tinklai (RNN) ir kt.
   • Atgalinio sklidimo algoritmas: Įvaldykite atgalinio sklidimo algoritmo principus ir įgyvendinimą.
   • Optimizavimo algoritmai: Sužinokite apie dažniausiai naudojamus optimizavimo algoritmus, tokius kaip gradiento nusileidimas, Adam ir kt.
   • Nuostolių funkcijos: Sužinokite apie dažniausiai naudojamas nuostolių funkcijas, tokias kaip kryžminės entropijos nuostoliai, vidutinės kvadratinės paklaidos nuostoliai ir kt.

3. Pagrindinės kompiuterinės regos sąvokos:

   • Vaizdo apdorojimo pagrindai: Vaizdo filtravimas, kraštų aptikimas, bruožų išgavimas ir kt.
   • Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN): Supraskite CNN struktūrą ir principus bei jų taikymą vaizdų atpažinimo, objektų aptikimo ir kitose srityse.
   • Rekurentiniai neuroniniai tinklai (RNN) ir ilgalaikės trumposios atminties tinklai (LSTM): Supraskite RNN ir LSTM struktūrą ir principus bei jų taikymą vaizdo įrašų analizėje, vaizdų aprašyme ir kitose srityse.
   • Generatyviniai prieštaringi tinklai (GAN): Supraskite GAN struktūrą ir principus bei jų taikymą vaizdų generavime, vaizdų atkūrime ir kitose srityse.

4. Klasikinių straipsnių skaitymas:

   • ResNets: Giliai supraskite liekamųjų tinklų struktūrą ir pranašumus.
   • YOLO: Išmokite YOLO serijos objektų aptikimo algoritmų dizaino idėjas.
   • DeConv: Sužinokite apie dekonvoliucijos taikymą vaizdų segmentavime ir generavime.
   • GAN: Išmokite pagrindinius generatyvinių prieštaringų tinklų principus.
   • U-Net: Sužinokite apie U-Net taikymą medicininių vaizdų segmentavimo ir kitose srityse.
   • Focal Loss: Išmokite veiksmingų būdų, kaip išspręsti klasių disbalanso problemas objektų aptikimo srityje.

5. Projekto praktika:

   • Kaggle konkursai: Dalyvaukite Kaggle kompiuterinės regos konkursuose, kad įgytumėte praktinės patirties.
   • Atvirojo kodo projektai: Dalyvaukite atvirojo kodo kompiuterinės regos projektuose, kad išmoktumėte kodo standartų ir komandinio darbo.
   • Asmeniniai projektai: Pabandykite patys sukurti ir įgyvendinti kompiuterinės regos projektus, tokius kaip veido atpažinimas, objektų aptikimas, vaizdų klasifikavimas ir kt.

IV. Karjeros plėtros pasiūlymai

1. Karjeros kryptis:

   • AI inžinierius: Atsakingas už kompiuterinės regos algoritmų kūrimą, diegimą ir optimizavimą.
   • Mašininio mokymosi tyrėjas: Užsiima kompiuterinės regos algoritmų tyrimais ir inovacijomis.
   • Duomenų mokslininkas: Naudoja kompiuterinės regos technologijas duomenų analizei ir gavybai.

2. Įgūdžių tobulinimas: * Koncentruokitės į konkrečią sritį: Remiantis Ashishllm patarimais, susitelkite į tokias sritis kaip OCR, objektų aptikimas, vaizdų segmentavimas, vaizdų atpažinimas ir atlikite išsamius tyrimus bei eksperimentus.

   • Įvaldykite dažniausiai naudojamus įrankius: Gerai išmanykite gilius mokymosi karkasus, tokius kaip PyTorch ir TensorFlow, taip pat kompiuterinės regos bibliotekas, tokias kaip OpenCV.
   • Nuolatinis mokymasis: Sekite naujausius tyrimų rezultatus ir technologijų plėtros tendencijas, nuolat tobulinkite savo įgūdžius.

3. Patarimai ieškantiems darbo:

   • Kaupkite projektų patirtį: Dalyvaudami projektuose ar atlikdami praktiką, kaupkite praktinę patirtį ir parodykite savo gebėjimus.
   • Pasiruoškite pokalbiui: Susipažinkite su dažniausiai pasitaikančiais kompiuterinės regos algoritmais ir pokalbių klausimais, parodykite savo techninę kompetenciją.
   • Aktyviai bendraukite: Aktyviai bendraukite su įdarbinimo specialistais, kad suprastumėte pareigų reikalavimus ir įmonės kultūrą. @@__iamaf aktyviai ieško darbo, susijusio su AI/ML, galite pasinaudoti jo darbo paieškos kryptimi. // Ashishllm actively looking for AI/ML related jobs, you can refer to his job search direction.

V. Apibendrinimas // SummaryKompiuterinė rega yra galimybių ir iššūkių kupina sritis. Įvaldžius pagrindines žinias, išmokus pagrindines sąvokas, dalyvaujant praktiniuose projektuose ir nuolat stebint naujausias technologijų tendencijas, galima greitai pradėti ir giliai suprasti šią sritį, o galiausiai pasiekti sėkmės profesinėje karjeroje. Atminkite Vincento Sitzmanno mintį: „Regėjimas“ yra prasmingas tik kaip jutimo-veiksmo ciklo dalis, o tradicinė kompiuterinė rega, t. y. vaizdų atvaizdavimas į tarpines reprezentacijas (3D, srautas, segmentavimas...), netrukus išnyks. Tai taip pat rodo, kad ateities kompiuterinės regos tyrimų kryptis gali būti labiau orientuota į „end-to-end“ sprendimus ir protingesnius sąveikos būdus.