Компјутерска визија: Апликации и патека за учење: Популарни технологии, практични алатки и водич за развој на кариера

Компјутерската визија (Computer Vision, CV), како важна гранка на полето на вештачката интелигенција, брзо се развива во последниве години. Оваа статија има за цел да ги среди популарните технолошки насоки во областа на компјутерската визија, да препорача практични алатки и да обезбеди патеки за учење и совети за развој на кариера за да им помогне на читателите брзо да започнат и да добијат длабоко разбирање за оваа област.

I. Преглед на популарни технолошки насоки

Според „Трите популарни теми“ објавени на CVPR (Конференција за компјутерска визија и препознавање обрасци) и дискусиите на X/Twitter, популарните насоки во областа на компјутерската визија во моментов вклучуваат:

1. 3D од повеќе гледишта и сензори (3D реконструкција од повеќе гледишта и сензори): Користење на повеќе слики или податоци од сензори (како што се LiDAR, камери за длабочина) за реконструкција на тридимензионални сцени. Оваа технологија има широка примена во автономно возење, роботска навигација, виртуелна реалност, проширена реалност и други полиња.

2. Синтеза на слики и видеа (Image and Video Synthesis): Користење на генеративни противнички мрежи (GANs), дифузни модели и други технологии за генерирање на реални слики и видео содржини. Оваа технологија има огромен потенцијал во развојот на игри, филмски специјални ефекти, продукција на реклами и други полиња. На пример, алатките како што се Stable Diffusion, DALL-E итн. можат да генерираат слики со висок квалитет.

3. Мултимодално учење, и визија, јазик и расудување (Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning): Комбинирање на визуелни информации со јазични информации за да се овозможи на компјутерите да ја разберат содржината на сликите или видеата и да вршат расудување и донесување одлуки. Оваа технологија има широка примена во интелигентна услуга за корисници, автономно возење, опис на слики, визуелни прашања и одговори и други полиња. На пример, трудот LIBERO-X го проучува робустноста на визуелно-јазично-акциони модели.

Покрај горенаведените три главни насоки, вреди да се обрне внимание и на следните технологии:

• Детекција на објекти (Object Detection): Идентификување и лоцирање на специфични објекти во слики или видеа. Серијата алгоритми YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) е еден од популарните алгоритми за детекција на објекти во моментов.
• Сегментација на слики (Image Segmentation): Поделување на сликата на различни региони, при што секој регион претставува семантички објект. U-Net е мрежна структура која често се користи за сегментација на медицински слики.
• OCR (Optical Character Recognition, оптичко препознавање на знаци): Препознавање на текст во слики. Широко се користи во дигитализација на документи, препознавање на регистарски таблички, превод на текст и други полиња.
• Роботска визија (Robotics Vision): Примена на технологијата на компјутерска визија за контрола и навигација на роботи. На пример, тимот за трки со дронови на Технолошкиот универзитет во Делфт користи невронска мрежа од крај до крај за директно контролирање на движењето на дронот од пикселниот влез, без потреба од традиционални Калманови филтри или детектори на карактеристики.
• Медицинска слика (Medical Imaging): Користење на технологијата на компјутерска визија за анализа на медицински слики за да им се помогне на лекарите во дијагнозата и третманот.
• Автономно возење (Autonomous Vehicles): Користење на технологијата на компјутерска визија за препознавање на сообраќајни знаци, пешаци, возила итн., за да се реализира функцијата на автономно возење. Релевантните трудови исто така се фокусираат на безбедноста и векторите на напад во автономните средини за возење.
• Визуелно-јазични модели (Vision-Language Models): Комбинирање на визуелни информации и текстуални информации за да се реализираат задачи како што се генерирање опис на слики, визуелни прашања и одговори.

II. Препораки за практични алатки

Следново се некои од алатките кои најчесто се користат во процесот на развој на компјутерска визија:

1. Рамки за развој:

   • PyTorch: Рамка за длабоко учење развиена од Facebook (Meta), широко популарна поради својата флексибилност и леснотија на користење. KirkDBorne препорача серија упатства за PyTorch, погодни за почетници во компјутерската визија.
   • TensorFlow: Рамка за длабоко учење развиена од Google, со моќен екосистем и богати ресурси.
   • MATLAB: Комерцијален математички софтвер развиен од MathWorks, кој обезбедува богати алатки и примери за компјутерска визија. Официјалниот MATLAB обезбедува повеќе од 50 примери за компјутерска визија, вклучувајќи код, за да се олесни учењето и примената.

2. Анотација и управување со податоци:* Roboflow: Платформа која обезбедува функционалности како што се означување на податоци, тренирање на модели и распоредување. NPC проектот на @@measure_plan го користи Roboflow-овиот rf-detr модел за сегментација.

   • Labelbox: Платформа за означување на податоци на ниво на претпријатие, која обезбедува моќна тимска соработка и функционалности за управување со податоци.

3. Други алатки:

   • Mediapipe: Крос-платформска рамка за машинско учење развиена од Google, која обезбедува функционалности како што се детекција на лица, проценка на положбата на телото итн. NPC проектот на @@measure_plan исто така го користи Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Симулатор на длабочина на поле со отворен код, кој може да помогне во разбирањето и визуелизацијата на ефектите на длабочината на полето, што е многу корисно за контрола на разновидноста на сликите во процесот на собирање податоци.

Три, предлози за патека за учење

Следново е чекор-по-чекор патека за учење компјутерска визија:

1. Основни знаења:

   • Линеарна алгебра: Вектори, матрици, матрични операции итн.
   • Калкулус: Изводи, градиенти, правило на синџирот итн.
   • Теорија на веројатност и статистика: Распределби на веројатност, очекувања, варијанса, проценка на максимална веројатност итн.
   • Python програмирање: Совладување на основната синтакса на програмскиот јазик Python и често користените библиотеки (како што се NumPy, Pandas).

2. Основи на длабоко учење:

   • Невронски мрежи: Разбирање на основната структура и принципи на невронските мрежи, како што се целосно поврзани мрежи, конволуциски невронски мрежи (CNN), рекурентни невронски мрежи (RNN) итн.
   • Алгоритмот за обратно распространување: Совладување на принципите и имплементацијата на алгоритмот за обратно распространување.
   • Алгоритми за оптимизација: Разбирање на често користените алгоритми за оптимизација, како што се градиентно спуштање, Adam итн.
   • Функции на загуба: Разбирање на често користените функции на загуба, како што се вкрстена ентрописка загуба, загуба на средна квадратна грешка итн.

3. Основни концепти на компјутерска визија:

   • Основи на обработка на слики: Филтрирање на слики, детекција на рабови, екстракција на карактеристики итн.
   • Конволуциски невронски мрежи (CNN): Разбирање на структурата и принципите на CNN, како и нивната примена во области како што се препознавање на слики, детекција на објекти итн.
   • Рекурентни невронски мрежи (RNN) и мрежи со долготрајна краткотрајна меморија (LSTM): Разбирање на структурата и принципите на RNN и LSTM, како и нивната примена во области како што се анализа на видео, опис на слики итн.
   • Генеративни противнички мрежи (GAN): Разбирање на структурата и принципите на GAN, како и нивната примена во области како што се генерирање на слики, поправка на слики итн.

4. Читање класични трудови:

   • ResNets: Длабоко разбирање на структурата и предностите на резидуалните мрежи.
   • YOLO: Учење на дизајнерските идеи на YOLO серијата алгоритми за детекција на објекти.
   • DeConv: Разбирање на примената на деконволуцијата во сегментација и генерирање на слики.
   • GAN: Учење на основните принципи на генеративните противнички мрежи.
   • U-Net: Разбирање на примената на U-Net во области како што е сегментација на медицински слики.
   • Focal Loss: Учење на ефективни методи за решавање на проблемот со нерамнотежа на класите во детекцијата на објекти.

5. Проектна пракса:

   • Kaggle натпревари: Учество во натпревари за компјутерска визија на Kaggle, акумулирање практично искуство.
   • Проекти со отворен код: Учество во проекти за компјутерска визија со отворен код, учење на кодификација и тимска соработка.
   • Лични проекти: Обидете се сами да дизајнирате и имплементирате проекти за компјутерска визија, како што се препознавање на лица, детекција на објекти, класификација на слики итн.

Четири, предлози за развој на кариера

1. Насоки на кариера:

   • AI инженер: Одговорен за развој, распоредување и оптимизација на алгоритми за компјутерска визија.
   • Истражувач за машинско учење: Се занимава со истражување и иновации на алгоритми за компјутерска визија.
   • Научник за податоци: Користи компјутерска визија за анализа и ископување на податоци.

2. Подобрување на вештини: * Фокусирајте се на специфична област: Според предлогот на Ashishllm, фокусирајте се на под-области како OCR, детекција на објекти, сегментација на слики, препознавање на слики итн., и спроведете длабинско истражување и експериментирање.

   • Совладете ги вообичаените алатки: Течно користете ги рамките за длабоко учење како PyTorch, TensorFlow и библиотеките за компјутерска визија како OpenCV.
   • Континуирано учење: Следете ги најновите резултати од истражувањата и трендовите во технолошкиот развој и постојано подобрувајте го вашето ниво на вештини.

3. Совети за барање работа:

   • Акумулирајте проектно искуство: Преку учество во проекти или стажирање, акумулирајте практично искуство и покажете ги своите способности.
   • Подгответе се за интервју: Запознајте се со вообичаените алгоритми за компјутерска визија и прашања за интервју и покажете ја својата техничка сила.
   • Активно комуницирајте: Активно комуницирајте со регрутерите за да ги разберете барањата на позицијата и културата на компанијата. @@__iamaf активно бара работа поврзана со AI/ML, може да се повика на неговата насока за барање работа. (@@__iamaf is actively looking for AI/ML related jobs, you can refer to his job search direction.)

Пет, ЗаклучокКомпјутерската визија е поле полно со можности и предизвици. Со совладување на основните знаења, учење на клучните концепти, учество во практични проекти и постојано следење на најновите трендови во технолошкиот развој, може брзо да се навлезе и длабоко да се разбере оваа област, и на крајот да се постигне успех во професионалниот развој. Запомнете го гледиштето на Vincent Sitzmann: „Визијата“ има смисла само како дел од перцептивно-акционен циклус, а традиционалната компјутерска визија, односно мапирање на слики во средни репрезентации (3D, проток, сегментација...), наскоро ќе исчезне. Ова исто така ни сугерира дека идните насоки на истражување во компјутерската визија може да бидат повеќе фокусирани на решенија од крај до крај и поинтелигентни начини на интеракција.