Datorredzes lietojumprogrammas un mācību ceļš: populāras tehnoloģijas, praktiski rīki un karjeras attīstības rokasgrāmata

Datorredze (Computer Vision, CV) ir svarīgs mākslīgā intelekta jomas atzars, kas pēdējos gados ir strauji attīstījies. Šī raksta mērķis ir apkopot pašreizējās datorredzes jomas populārākos tehnoloģiju virzienus, ieteikt praktiskus rīkus un sniegt mācību ceļu un karjeras attīstības ieteikumus, lai palīdzētu lasītājiem ātri sākt darbu un dziļi izprast šo jomu.

I. Populāru tehnoloģiju virzienu apskats

Saskaņā ar CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) publicētajiem "trim populārākajiem tematiem" un diskusijām vietnē X/Twitter, pašreizējie populārākie datorredzes virzieni ietver:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonstrukcija no vairākiem skatupunktiem un sensoriem): Trīsdimensiju ainas rekonstrukcija, izmantojot vairākus attēlus vai sensoru datus (piemēram, LiDAR, dziļuma kameras). Šī tehnoloģija tiek plaši izmantota autonomā braukšanā, robotu navigācijā, virtuālajā realitātē, paplašinātajā realitātē un citās jomās.

2. Image and Video Synthesis (Attēlu un video sintēze): Reālistiska attēlu un video satura ģenerēšana, izmantojot ģeneratīvos pretdarbības tīklus (GAN) un difūzijas modeļus. Šai tehnoloģijai ir milzīgs potenciāls spēļu izstrādē, filmu specefektos, reklāmu ražošanā un citās jomās. Piemēram, stabilā difūzija, DALL-E un citi rīki var ģenerēt augstas kvalitātes attēlus.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Daudzmodālu mācīšanās, redze, valoda un spriešana): Vizualizācijas informācijas apvienošana ar valodas informāciju, lai datori varētu saprast attēlu vai video saturu un spriest un pieņemt lēmumus. Šī tehnoloģija tiek plaši izmantota viedajā klientu apkalpošanā, autonomā braukšanā, attēlu aprakstīšanā, vizuālajā atbildēšanā un citās jomās. Piemēram, LIBERO-X pētījumā tiek pētīta redzes-valodas-darbības modeļu robustums.

Papildus iepriekšminētajiem trim virzieniem ir vērts pievērst uzmanību arī šādām tehnoloģijām:

• Objektu noteikšana (Object Detection): Konkrētu objektu identificēšana un atrašanās vietas noteikšana attēlos vai video. YOLO sērijas algoritmi (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) ir vieni no populārākajiem objektu noteikšanas algoritmiem šobrīd.
• Attēlu segmentācija (Image Segmentation): Attēla sadalīšana dažādos apgabalos, katrs apgabals attēlo semantisku objektu. U-Net ir tīkla struktūra, ko parasti izmanto medicīnisko attēlu segmentācijai.
• OCR (Optical Character Recognition, optiskā rakstzīmju atpazīšana): Teksta atpazīšana attēlos. To plaši izmanto dokumentu digitalizācijā, automašīnu numura zīmju atpazīšanā, teksta tulkošanā un citās jomās.
• Robotu redze (Robotics Vision): Datorredzes tehnoloģiju izmantošana robotu vadībai un navigācijai. Piemēram, Delft University of Technology bezpilota lidaparātu sacīkšu komanda izmanto pilnīgu neironu tīklu, lai tieši kontrolētu bezpilota lidaparāta kustību no pikseļu ievades, neizmantojot tradicionālo Kalmana filtru vai funkciju detektorus.
• Medicīniskā attēlveidošana (Medical Imaging): Datorredzes tehnoloģiju izmantošana medicīnisko attēlu analīzei, lai palīdzētu ārstiem diagnosticēt un ārstēt.
• Autonomā braukšana (Autonomous Vehicles): Datorredzes tehnoloģiju izmantošana ceļa zīmju, gājēju, transportlīdzekļu utt. atpazīšanai, lai realizētu autonomās braukšanas funkcijas. Saistītie pētījumi pievērš uzmanību arī drošībai un uzbrukuma vektoriem autonomās braukšanas vidē.
• Redzes-valodas modeļi (Vision-Language Models): Vizualizācijas informācijas un teksta informācijas apvienošana, lai realizētu attēlu aprakstu ģenerēšanu, vizuālo atbildēšanu un citus uzdevumus.

II. Praktisku rīku ieteikumi

Tālāk ir norādīti daži rīki, ko parasti izmanto datorredzes izstrādes procesā:

1. Izstrādes ietvari:

   • PyTorch: Facebook (Meta) izstrādāts dziļās mācīšanās ietvars, kas ir plaši populārs tā elastības un lietošanas ērtuma dēļ. KirkDBorne iesaka virkni PyTorch apmācību, kas ir piemērotas iesācējiem datorredzē.
   • TensorFlow: Google izstrādāts dziļās mācīšanās ietvars ar spēcīgu ekosistēmu un bagātīgiem resursiem.
   • MATLAB: MathWorks izstrādāta komerciāla matemātikas programmatūra, kas nodrošina bagātīgu datorredzes rīkkopu un piemērus. MATLAB oficiāli nodrošina vairāk nekā 50 datorredzes piemērus, kas ietver kodu, lai atvieglotu mācīšanos un lietošanu.

2. Datu anotācija un pārvaldība:## Divi, bieži lietoti rīki

3. Datu anotācijas rīki:

   • LabelImg: Vienkāršs un viegli lietojams attēlu anotācijas rīks, kas atbalsta vairākus anotācijas formātus. Tas ir piemērots iesācējiem, lai apgūtu datu anotācijas pamatus.
   • CVAT (Computer Vision Annotation Tool): Intel izstrādāts tīmekļa datu anotācijas rīks, kas atbalsta attēlu un video anotācijas. Tas nodrošina spēcīgas komandas sadarbības un datu pārvaldības funkcijas.

4. Platformas un ietvari:

   • Roboflow: Platforma, kas nodrošina datu anotācijas, modeļu apmācību un izvietošanas funkcijas. @@measure_plan NPC projektā tika izmantots Roboflow rf-detr segmentācijas modelis.
   • Labelbox: Uzņēmuma līmeņa datu anotācijas platforma, kas nodrošina spēcīgas komandas sadarbības un datu pārvaldības funkcijas.

5. Citi rīki:

   • Mediapipe: Google izstrādāts starpplatformu mašīnmācīšanās ietvars, kas nodrošina sejas noteikšanas, cilvēka pozas novērtēšanas un citas funkcijas. @@measure_plan NPC projektā tika izmantots arī Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Atvērtā koda lauka dziļuma simulators, kas var palīdzēt izprast un vizualizēt lauka dziļuma efektus, kas ir ļoti noderīgi attēlu daudzveidības kontrolei datu vākšanas procesā.

Trīs, mācību ceļa ieteikumi

Tālāk ir sniegts soli pa solim datorredzes mācību ceļš:

1. Pamatzināšanas:

   • Lineārā algebra: Vektori, matricas, matricas operācijas utt.
   • Matemātiskā analīze: Atvasinājumi, gradienti, ķēdes likums utt.
   • Varbūtību teorija un statistika: Varbūtības sadalījums, matemātiskā cerība, dispersija, maksimālās ticamības novērtējums utt.
   • Python programmēšana: Apgūstiet Python valodas pamata sintaksi un bieži lietotās bibliotēkas (piemēram, NumPy, Pandas).

2. Dziļās mācīšanās pamati:

   • Neironu tīkli: Izprotiet neironu tīklu pamata struktūru un principus, piemēram, pilnībā savienotus tīklus, konvolucionālos neironu tīklus (CNN), rekurentos neironu tīklus (RNN) utt.
   • Atpakaļizplatīšanas algoritms: Apgūstiet atpakaļizplatīšanas algoritma principus un ieviešanu.
   • Optimizācijas algoritmi: Iepazīstieties ar bieži lietotajiem optimizācijas algoritmiem, piemēram, gradienta kritumu, Adam utt.
   • Zaudējumu funkcijas: Iepazīstieties ar bieži lietotajām zaudējumu funkcijām, piemēram, krusteniskās entropijas zaudējumiem, vidējā kvadrāta kļūdas zaudējumiem utt.

3. Datorredzes pamatjēdzieni:

   • Attēlu apstrādes pamati: Attēlu filtrēšana, malu noteikšana, iezīmju ieguve utt.
   • Konvolucionālie neironu tīkli (CNN): Izprotiet CNN struktūru un principus, kā arī to pielietojumu attēlu atpazīšanā, objektu noteikšanā un citās jomās.
   • Rekurentie neironu tīkli (RNN) un garās īstermiņa atmiņas tīkli (LSTM): Izprotiet RNN un LSTM struktūru un principus, kā arī to pielietojumu video analīzē, attēlu aprakstīšanā un citās jomās.
   • Ģeneratīvie pretinieku tīkli (GAN): Izprotiet GAN struktūru un principus, kā arī to pielietojumu attēlu ģenerēšanā, attēlu atjaunošanā un citās jomās.

4. Klasisko rakstu lasīšana:

   • ResNets: Padziļināti izprotiet atlikušo tīklu struktūru un priekšrocības.
   • YOLO: Apgūstiet YOLO sērijas objektu noteikšanas algoritmu dizaina idejas.
   • DeConv: Iepazīstieties ar atpakaļkonvolūcijas pielietojumu attēlu segmentācijā un ģenerēšanā.
   • GAN: Apgūstiet ģeneratīvo pretinieku tīklu pamatprincipus.
   • U-Net: Iepazīstieties ar U-Net pielietojumu medicīnisko attēlu segmentācijā un citās jomās.
   • Focal Loss: Apgūstiet efektīvu metodi, kā atrisināt klašu nelīdzsvarotības problēmu objektu noteikšanā.

5. Projekta prakse:

   • Kaggle sacensības: Piedalieties datorredzes sacensībās vietnē Kaggle, lai uzkrātu praktisku pieredzi.
   • Atvērtā koda projekti: Piedalieties atvērtā koda datorredzes projektos, lai apgūtu koda standartus un komandas sadarbību.
   • Personīgie projekti: Mēģiniet paši izstrādāt un ieviest datorredzes projektus, piemēram, sejas atpazīšanu, objektu noteikšanu, attēlu klasifikāciju utt.

Četri, karjeras attīstības ieteikumi

1. Karjeras virzieni:

   • AI inženieris: Atbild par datorredzes algoritmu izstrādi, izvietošanu un optimizāciju.
   • Mašīnmācīšanās pētnieks: Nodrošina datorredzes algoritmu izpēti un inovācijas.
   • Datu zinātnieks: Izmanto datorredzes tehnoloģijas datu analīzei un ieguvei.

2. Prasmju pilnveidošana: * Koncentrēšanās uz konkrētu jomu: Saskaņā ar Ashishllm ieteikumu, koncentrējieties uz tādām apakšjomām kā OCR, objektu detektēšana, attēlu segmentācija, attēlu atpazīšana, veiciet padziļinātu izpēti un eksperimentus.

   • Bieži lietoto rīku apguve: Brīvi pārvaldiet dziļās mācīšanās ietvarus, piemēram, PyTorch, TensorFlow, un datorredzes bibliotēkas, piemēram, OpenCV.
   • Nepārtraukta mācīšanās: Sekojiet līdzi jaunākajiem pētījumu rezultātiem un tehnoloģiju attīstības tendencēm, nepārtraukti uzlabojiet savas prasmes.

3. Ieteikumi darba meklēšanai:

   • Projektu pieredzes uzkrāšana: Piedaloties projektos vai stažējoties, uzkrājiet praktisku pieredzi, parādiet savas spējas.
   • Sagatavošanās intervijai: Iepazīstieties ar biežāk izmantotajiem datorredzes algoritmiem un intervijas jautājumiem, parādiet savu tehnisko spēku.
   • Aktīva komunikācija: Aktīvi komunicējiet ar personāla atlases speciālistiem, lai izprastu amata prasības un uzņēmuma kultūru. @@__iamaf aktīvi meklē darbu, kas saistīts ar AI/ML, varat atsaukties uz viņa darba meklēšanas virzienu.

V. Kopsavilkums

Datorredze ir iespēju un izaicinājumu pilna joma. Apgūstot pamatzināšanas, apgūstot pamatjēdzienus, piedaloties projektu praksē un pastāvīgi sekojot līdzi jaunākajām tehnoloģiju attīstības tendencēm, var ātri sākt darbu un dziļi izprast šo jomu, un galu galā gūt panākumus karjeras attīstībā. Atcerieties Vincenta Zicmaņa (Vincent Sitzmann) viedokli: "Redzei" ir jēga tikai kā daļai no uztveres-darbības cikla, un tradicionālā datorredze, kas kartē attēlus uz starpposma attēlojumiem (3D, plūsma, segmentācija...), drīz izzudīs. Tas arī norāda, ka nākotnes datorredzes pētniecības virziens varētu vairāk koncentrēties uz pilnīgām risinājumiem un viedākām mijiedarbības metodēm.