Компьютерийн харааны хэрэглээ ба суралцах зам: Трэнд технологи, хэрэгтэй багаж хэрэгсэл ба мэргэжлийн хөгжлийн гарын авлага

Компьютерийн хараа (Computer Vision, CV) нь хиймэл оюун ухааны салбарын чухал хэсэг бөгөөд сүүлийн жилүүдэд эрчимтэй хөгжиж байна. Энэхүү нийтлэл нь компьютерийн харааны салбарын одоогийн тренд технологийн чиглэлийг цэгцлэх, хэрэгтэй багаж хэрэгслийг санал болгох, суралцах зам, мэргэжлийн хөгжлийн зөвлөмжийг өгч, уншигчдад энэ салбарт хурдан нэвтэрч, гүнзгий ойлгоход туслах зорилготой юм.

Нэг. Трэнд технологийн чиглэлийн тойм

CVPR (Компьютерийн хараа ба загвар таних хурал)-аас нийтлэгдсэн \ * Roboflow: Өгөгдөл тэмдэглэх, загвар сургах, байршуулах зэрэг функцуудыг хангадаг платформ. @@measure_plan-ийн NPC төсөл нь Roboflow-ийн rf-detr сегментчилэлийн загварыг ашигласан. * Labelbox: Байгууллагын түвшний өгөгдөл тэмдэглэх платформ нь багийн хүчтэй хамтын ажиллагаа, өгөгдөл удирдах функцуудыг хангадаг. 3. Бусад хэрэгслүүд:

*   **Mediapipe:**  Google-ийн хөгжүүлсэн олон платформ машин сургалтын хүрээ нь нүүр илрүүлэх, хүний биеийн байрлалыг тооцоолох зэрэг функцуудыг хангадаг. @@measure_plan-ийн NPC төсөл нь Mediapipe-ийг ашигласан.
*   **Depth of Field Simulator:**  Нээлттэй эхийн талбайн гүний симулятор нь талбайн гүний эффектийг ойлгож, дүрслэхэд тусалдаг бөгөөд өгөгдөл цуглуулах явцад зургийн олон янз байдлыг хянах нь маш чухал юм.

Гурав. Суралцах замналд өгөх зөвлөмж

Компьютерийн харааны технологийг аажмаар сурах замнал доорх байдлаар байна.

1. Анхан шатны мэдлэг:

   • Шулуун шугаман алгебр: Вектор, матриц, матрицын үйлдэл гэх мэт.
   • Математик анализ: Уламжлал, градиент, гинжин дүрэм гэх мэт.
   • Магадлалын онол ба статистик: Магадлалын тархалт, хүлээлт, дисперс, хамгийн их магадлалын тооцоолол гэх мэт.
   • Python програмчлал: Python хэлний үндсэн синтакс болон нийтлэг хэрэглэгддэг сангуудыг (жишээлбэл, NumPy, Pandas) эзэмших.

2. Гүнзгий сургалтын үндэс:

   • Нейрон сүлжээ: Нейрон сүлжээний үндсэн бүтэц, зарчмыг ойлгох, жишээлбэл, бүрэн холбогдсон сүлжээ, конволюцийн нейрон сүлжээ (CNN), давтагдсан нейрон сүлжээ (RNN) гэх мэт.
   • Урвуу тархалтын алгоритм: Урвуу тархалтын алгоритмын зарчим, хэрэгжилтийг эзэмших.
   • Оновчлолын алгоритм: Нийтлэг хэрэглэгддэг оновчлолын алгоритмуудыг мэдэх, жишээлбэл, градиент бууралт, Adam гэх мэт.
   • Алдааны функц: Нийтлэг хэрэглэгддэг алдааны функцуудыг мэдэх, жишээлбэл, хөндлөн энтропийн алдагдал, дундаж квадратын алдагдал гэх мэт.

3. Компьютерийн харааны үндсэн ойлголт:

   • Зургийн боловсруулалтын үндэс: Зургийн шүүлтүүр, ирмэг илрүүлэх, шинж чанар гаргах гэх мэт.
   • Конволюцийн нейрон сүлжээ (CNN): CNN-ийн бүтэц, зарчмыг ойлгох, мөн зургийг таних, зорилго илрүүлэх зэрэг салбарт хэрэглэх.
   • Давтагдсан нейрон сүлжээ (RNN) ба урт богино хугацааны санах ойн сүлжээ (LSTM): RNN ба LSTM-ийн бүтэц, зарчмыг ойлгох, мөн видео анализ, зургийн тайлбар зэрэг салбарт хэрэглэх.
   • Генератив өрсөлдөөний сүлжээ (GAN): GAN-ийн бүтэц, зарчмыг ойлгох, мөн зураг үүсгэх, зураг сэргээх зэрэг салбарт хэрэглэх.

4. Сонгодог өгүүллийг унших:

   • ResNets: Үлдэгдэл сүлжээний бүтэц, давуу талыг гүнзгий ойлгох.
   • YOLO: YOLO цуврал зорилго илрүүлэх алгоритмын дизайны санааг сурах.
   • DeConv: Зургийн сегментчлэл, үүсгэхэд урвуу конволюцийн хэрэглээг мэдэх.
   • GAN: Генератив өрсөлдөөний сүлжээний үндсэн зарчмыг сурах.
   • U-Net: U-Net-ийг анагаах ухааны зураг сегментчлэх зэрэг салбарт хэрэглэхийг мэдэх.
   • Focal Loss: Зорилго илрүүлэхэд ангиллын тэнцвэргүй байдлын асуудлыг шийдвэрлэх үр дүнтэй аргыг сурах.

5. Төслийн дадлага:

   • Kaggle уралдаан: Kaggle дээрх компьютерийн харааны уралдаанд оролцож, бодит туршлага хуримтлуулах.
   • Нээлттэй эхийн төсөл: Нээлттэй эхийн компьютерийн харааны төсөлд оролцож, кодын стандарт, багийн хамтын ажиллагааг сурах.
   • Хувийн төсөл: Нүүр таних, объект илрүүлэх, зураг ангилах зэрэг компьютерийн харааны төслийг өөрөө зохион бүтээж, хэрэгжүүлэхийг оролдох.

Дөрөв. Мэргэжлийн хөгжилд өгөх зөвлөмж

1. Мэргэжлийн чиглэл:

   • AI инженер: Компьютерийн харааны алгоритмыг хөгжүүлэх, байршуулах, оновчлох үүрэгтэй.
   • Машин сургалтын судлаач: Компьютерийн харааны алгоритмыг судлах, шинэчлэх ажил эрхэлдэг.
   • Өгөгдлийн эрдэмтэн: Компьютерийн харааны технологийг ашиглан өгөгдөл шинжлэх, олборлох.

2. Ур чадварыг дээшлүүлэх: * Тодорхой салбарт анхаарлаа төвлөрүүлэх: Ashishllm-ийн зөвлөсний дагуу OCR, зорилтот обьектийг илрүүлэх, зургийн сегментчлэл, зургийн таних зэрэг дэд салбаруудад анхаарлаа төвлөрүүлж, гүнзгий судалгаа, туршилт хийх.

   • Түгээмэл хэрэгслүүдийг эзэмших: PyTorch, TensorFlow зэрэг гүнзгий сургалтын фрэймворк, OpenCV зэрэг компьютерийн харааны санг чадамгай эзэмших.
   • Тасралтгүй суралцах: Хамгийн сүүлийн үеийн судалгааны үр дүн, технологийн хөгжлийн чиг хандлагыг ажиглаж, ур чадвараа байнга дээшлүүлэх.

3. Ажлын байрны зөвлөмж:

   • Төслийн туршлага хуримтлуулах: Төсөлд оролцох эсвэл дадлага хийх замаар бодит туршлага хуримтлуулж, чадвараа харуулах.
   • Ярилцлагад бэлтгэх: Компьютерийн харааны алгоритм, ярилцлагын асуултуудыг мэддэг байж, техникийн чадвараа харуулах.
   • Идэвхтэй харилцах: Ажил олгогчтой идэвхтэй харилцаж, ажлын байрны шаардлага, компанийн соёлыг ойлгох. @@__iamaf AI/ML-тэй холбоотой ажил идэвхтэй хайж байгаа тул түүний ажлын байр хайх чиглэлийг ашиглаж болно.

Тав. Дүгнэлт

Компьютерийн хараа бол боломж, сорилтоор дүүрэн салбар юм. Суурь мэдлэгийг эзэмшиж, гол ойлголтуудыг судалж, төслийн практикт оролцож, хамгийн сүүлийн үеийн технологийн хөгжлийн чиг хандлагыг байнга анхаарч, энэ салбарт хурдан нэвтэрч, гүнзгий ойлголттой болж, эцэст нь мэргэжлийн хөгжилдөө амжилт гаргах боломжтой. Vincent Sitzmann-ы үзэл бодлыг санаарай: "Хараа" нь зөвхөн мэдрэхүй-үйл ажиллагааны цагиргийн нэг хэсэг байхдаа л утга учиртай бөгөөд уламжлалт компьютерийн хараа, тухайлбал зургийг завсрын дүрслэлд (3D, урсгал, хуваагдал...) зураглах нь удахгүй алга болно. Энэ нь бидэнд ирээдүйн компьютерийн харааны судалгааны чиглэл нь төгсгөлөөс төгсгөлд хүртэлх шийдэл, илүү ухаалаг харилцан үйлчлэлд илүү анхаарлаа хандуулах болно гэсэн санааг өгч байна.