Aplikasi dan Laluan Pembelajaran Visi Komputer: Teknologi Popular, Alat Praktikal dan Panduan Pembangunan Kerjaya

Visi komputer (Computer Vision, CV) sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, telah berkembang pesat sejak kebelakangan ini. Artikel ini bertujuan untuk menyusun arah aliran teknologi popular dalam bidang visi komputer semasa, mengesyorkan alat praktikal, dan menyediakan laluan pembelajaran dan cadangan pembangunan kerjaya untuk membantu pembaca memulakan dan memahami bidang ini dengan cepat.

I. Imbasan Arah Aliran Teknologi Popular

Berdasarkan "Tiga Topik Popular" yang diterbitkan di CVPR (Persidangan mengenai Visi Komputer dan Pengecaman Corak), dan perbincangan di X/Twitter, arah aliran popular dalam bidang visi komputer semasa termasuk:

1. 3D from Multi-View and Sensors (Pembinaan Semula 3D daripada Pelbagai Sudut Pandang dan Sensor): Menggunakan berbilang imej atau data sensor (seperti LiDAR, kamera kedalaman) untuk membina semula adegan tiga dimensi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam pemanduan automatik, navigasi robot, realiti maya, realiti tambahan dan bidang lain.

2. Image and Video Synthesis (Sintesis Imej dan Video): Menggunakan rangkaian permusuhan generatif (GAN), model penyebaran dan teknologi lain untuk menjana imej dan kandungan video yang realistik. Teknologi ini mempunyai potensi besar dalam pembangunan permainan, kesan khas filem, pengeluaran iklan dan bidang lain. Contohnya, alat seperti Stable Diffusion, DALL-E, dan lain-lain boleh menjana imej berkualiti tinggi.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Pembelajaran Multimodal, Visi, Bahasa dan Penaakulan): Menggabungkan maklumat visual dengan maklumat bahasa untuk membolehkan komputer memahami kandungan imej atau video, dan membuat penaakulan dan keputusan. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam perkhidmatan pelanggan pintar, pemanduan automatik, penerangan imej, soal jawab visual dan bidang lain. Contohnya, kertas LIBERO-X mengkaji keteguhan model visi-bahasa-tindakan.

Selain daripada tiga arah aliran utama di atas, teknologi berikut juga patut diberi perhatian:

• Pengesanan Objek (Object Detection): Mengenal pasti dan mencari objek tertentu dalam imej atau video. Algoritma siri YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) ialah salah satu algoritma pengesanan objek popular pada masa ini.
• Segmentasi Imej (Image Segmentation): Membahagikan imej kepada kawasan yang berbeza, setiap kawasan mewakili objek semantik. U-Net ialah struktur rangkaian yang biasa digunakan untuk segmentasi imej perubatan.
• OCR (Optical Character Recognition, Pengecaman Aksara Optik): Mengenal pasti teks dalam imej. Digunakan secara meluas dalam pendigitalan dokumen, pengecaman plat lesen, terjemahan teks dan bidang lain.
• Visi Robotik (Robotics Vision): Menggunakan teknologi visi komputer untuk kawalan dan navigasi robot. Contohnya, pasukan perlumbaan dron dari Delft University of Technology menggunakan rangkaian saraf hujung ke hujung untuk mengawal pergerakan dron secara langsung daripada input piksel, tanpa memerlukan penapis Kalman tradisional atau pengesan ciri.
• Pengimejan Perubatan (Medical Imaging): Menggunakan teknologi visi komputer untuk analisis pengimejan perubatan, membantu doktor dalam diagnosis dan rawatan.
• Kenderaan Autonomi (Autonomous Vehicles): Menggunakan teknologi visi komputer untuk mengenal pasti tanda lalu lintas, pejalan kaki, kenderaan, dll., untuk mencapai fungsi pemanduan automatik. Kertas kerja berkaitan juga memberi tumpuan kepada keselamatan dan vektor serangan dalam persekitaran pemanduan automatik.
• Model Visi-Bahasa (Vision-Language Models): Menggabungkan maklumat visual dan maklumat teks untuk mencapai tugas seperti penjanaan penerangan imej, soal jawab visual, dll.

II. Cadangan Alat Praktikal

Berikut ialah beberapa alat yang biasa digunakan dalam proses pembangunan visi komputer:

1. Rangka Kerja Pembangunan:

   • PyTorch: Rangka kerja pembelajaran mendalam yang dibangunkan oleh Facebook (Meta), yang popular kerana fleksibiliti dan kemudahan penggunaannya. KirkDBorne mengesyorkan satu siri tutorial PyTorch, sesuai untuk pemula untuk memulakan visi komputer.
   • TensorFlow: Rangka kerja pembelajaran mendalam yang dibangunkan oleh Google, dengan ekosistem yang kukuh dan sumber yang kaya.
   • MATLAB: Perisian matematik komersial yang dibangunkan oleh MathWorks, menyediakan kotak alat dan contoh visi komputer yang kaya. MATLAB secara rasmi menyediakan lebih daripada 50 contoh visi komputer, termasuk kod, untuk memudahkan pembelajaran dan aplikasi.

2. Pelabelan dan Pengurusan Data:* Roboflow: Platform yang menyediakan fungsi seperti pelabelan data, latihan model, dan penggunaan. Projek NPC @@measure_plan menggunakan model segmentasi rf-detr Roboflow.

• Labelbox: Platform pelabelan data peringkat perusahaan yang menyediakan kerjasama pasukan dan fungsi pengurusan data yang berkuasa.

3. Alat lain:

   • Mediapipe: Rangka kerja pembelajaran mesin merentas platform yang dibangunkan oleh Google, menyediakan fungsi seperti pengesanan wajah dan anggaran postur badan. Projek NPC @@measure_plan juga menggunakan Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Simulator kedalaman medan sumber terbuka yang boleh membantu memahami dan menggambarkan kesan kedalaman medan, yang sangat membantu untuk mengawal kepelbagaian imej dalam proses pengumpulan data.

Tiga, Cadangan Laluan Pembelajaran

Berikut ialah laluan pembelajaran visi komputer langkah demi langkah:

1. Pengetahuan asas:

   • Aljabar linear: Vektor, matriks, operasi matriks, dsb.
   • Kalkulus: Terbitan, kecerunan, peraturan rantai, dsb.
   • Kebarangkalian dan statistik: Taburan kebarangkalian, jangkaan, varians, anggaran kemungkinan maksimum, dsb.
   • Pengaturcaraan Python: Kuasai sintaks asas dan pustaka biasa bahasa Python (seperti NumPy, Pandas).

2. Asas pembelajaran mendalam:

   • Rangkaian saraf: Fahami struktur asas dan prinsip rangkaian saraf, seperti rangkaian bersambung penuh, rangkaian saraf konvolusi (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN), dsb.
   • Algoritma perambatan balik: Kuasai prinsip dan pelaksanaan algoritma perambatan balik.
   • Algoritma pengoptimuman: Fahami algoritma pengoptimuman biasa, seperti penurunan kecerunan, Adam, dsb.
   • Fungsi kerugian: Fahami fungsi kerugian biasa, seperti kerugian entropi silang, kerugian ralat kuasa dua min, dsb.

3. Konsep teras visi komputer:

   • Asas pemprosesan imej: Penapisan imej, pengesanan tepi, pengekstrakan ciri, dsb.
   • Rangkaian saraf konvolusi (CNN): Fahami struktur dan prinsip CNN, serta aplikasi dalam pengecaman imej, pengesanan objek dan bidang lain.
   • Rangkaian saraf berulang (RNN) dan rangkaian memori jangka pendek panjang (LSTM): Fahami struktur dan prinsip RNN dan LSTM, serta aplikasi dalam analisis video, penerangan imej dan bidang lain.
   • Rangkaian permusuhan generatif (GAN): Fahami struktur dan prinsip GAN, serta aplikasi dalam penjanaan imej, pembaikan imej dan bidang lain.

4. Bacaan kertas kerja klasik:

   • ResNets: Fahami secara mendalam struktur dan kelebihan rangkaian sisa.
   • YOLO: Pelajari idea reka bentuk algoritma pengesanan objek siri YOLO.
   • DeConv: Fahami aplikasi penyahkonvolusi dalam segmentasi dan penjanaan imej.
   • GAN: Pelajari prinsip asas rangkaian permusuhan generatif.
   • U-Net: Fahami aplikasi U-Net dalam segmentasi imej perubatan dan bidang lain.
   • Focal Loss: Pelajari kaedah berkesan untuk menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kategori dalam pengesanan objek.

5. Amalan projek:

   • Pertandingan Kaggle: Sertai pertandingan visi komputer di Kaggle untuk mengumpul pengalaman praktikal.
   • Projek sumber terbuka: Sertai projek visi komputer sumber terbuka untuk mempelajari spesifikasi kod dan kerjasama pasukan.
   • Projek peribadi: Cuba reka dan laksanakan projek visi komputer anda sendiri, seperti pengecaman wajah, pengesanan objek, pengelasan imej, dsb.

Empat, Cadangan Pembangunan Kerjaya

1. Arah kerjaya:

   • Jurutera AI: Bertanggungjawab untuk pembangunan, penggunaan dan pengoptimuman algoritma visi komputer.
   • Penyelidik pembelajaran mesin: Terlibat dalam penyelidikan dan inovasi algoritma visi komputer.
   • Saintis data: Gunakan teknologi visi komputer untuk analisis dan perlombongan data.

2. Peningkatan kemahiran:* Fokus pada domain tertentu: Berdasarkan saranan Ashishllm, fokus pada sub-domain seperti OCR, pengesanan objek, segmentasi imej, pengecaman imej, dan lain-lain, untuk menjalankan penyelidikan dan eksperimen mendalam.

   • Kuasai alat yang biasa digunakan: Mahir dalam rangka kerja pembelajaran mendalam seperti PyTorch, TensorFlow, dan perpustakaan visi komputer seperti OpenCV.
   • Pembelajaran berterusan: Ikuti perkembangan terkini dalam hasil penyelidikan dan trend pembangunan teknologi, dan terus meningkatkan tahap kemahiran anda.

3. Cadangan mencari pekerjaan:

   • Kumpul pengalaman projek: Melalui penyertaan dalam projek atau latihan amali, kumpul pengalaman praktikal dan tunjukkan kebolehan anda.
   • Bersedia untuk temu duga: Biasakan diri dengan algoritma visi komputer yang biasa dan soalan temu duga, dan tunjukkan kekuatan teknikal anda.
   • Berkomunikasi secara aktif: Berkomunikasi secara aktif dengan perekrut, fahami keperluan jawatan dan budaya syarikat. @@__iamaf sedang aktif mencari pekerjaan berkaitan AI/ML, anda boleh merujuk kepada arah tuju kerjayanya.

V. KesimpulanPenglihatan komputer adalah bidang yang penuh dengan peluang dan cabaran. Dengan menguasai pengetahuan asas, mempelajari konsep teras, mengambil bahagian dalam amalan projek, dan terus mengikuti perkembangan trend teknologi terkini, anda boleh dengan cepat bermula dan memahami bidang ini dengan mendalam, dan akhirnya mencapai kejayaan dalam perkembangan kerjaya anda. Ingat pandangan Vincent Sitzmann: "Penglihatan" hanya bermakna sebagai sebahagian daripada gelung persepsi-tindakan, penglihatan komputer tradisional, iaitu memetakan imej kepada perwakilan perantaraan (3D, aliran, segmentasi...), akan hilang. Ini juga membayangkan bahawa arah penyelidikan penglihatan komputer masa depan mungkin lebih tertumpu pada penyelesaian hujung ke hujung dan cara interaksi yang lebih pintar.