Datamaskinsyn-applikasjoner og læringsvei: Populære teknologier, praktiske verktøy og karriereutviklingsguide

Datamaskinsyn (Computer Vision, CV) er en viktig gren av kunstig intelligens og har hatt en rask utvikling de siste årene. Denne artikkelen har som mål å kartlegge de populære teknologiretningene innen datamaskinsyn, anbefale praktiske verktøy og gi læringsveier og karriereutviklingsråd for å hjelpe leserne med å raskt komme i gang og få en dypere forståelse av dette feltet.

I. Oversikt over populære teknologiretninger

I henhold til de "tre populære temaene" som ble publisert på CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), og diskusjoner på X/Twitter, inkluderer de nåværende populære retningene innen datamaskinsyn:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D-rekonstruksjon fra flere perspektiver og sensorer): Bruk av flere bilder eller sensordata (som LiDAR, dybdekameraer) for å rekonstruere tredimensjonale scener. Denne teknologien har et bredt spekter av bruksområder innen selvkjørende biler, robotnavigasjon, virtuell virkelighet, augmented reality og mer.

2. Image and Video Synthesis (Bilde- og videosyntese): Bruk av generative adversarial networks (GANs), diffusjonsmodeller og andre teknologier for å generere realistisk bilde- og videoinnhold. Denne teknologien har et stort potensial innen spillutvikling, filmeffekter, reklameproduksjon og mer. For eksempel kan stabile diffusjons-, DALL-E- og andre verktøy generere bilder av høy kvalitet.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodal læring, syn, språk og resonnering): Kombinere visuell informasjon med språkinformasjon for å gjøre datamaskiner i stand til å forstå innholdet i bilder eller videoer og utføre resonnering og beslutningstaking. Denne teknologien har et bredt spekter av bruksområder innen intelligent kundeservice, selvkjørende biler, bildebeskrivelse, visuell spørsmålsbesvarelse og mer. For eksempel studerer LIBERO-X-artikkelen robustheten til visuelle-språk-handlingsmodeller.

I tillegg til de tre ovennevnte retningene, er følgende teknologier også verdt å merke seg:

• Objektdeteksjon (Object Detection): Identifisere og lokalisere spesifikke objekter i bilder eller videoer. YOLO-seriealgoritmene (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) er blant de populære objektdeteksjonsalgoritmene for tiden.
• Bildesegmentering (Image Segmentation): Dele et bilde inn i forskjellige regioner, der hver region representerer et semantisk objekt. U-Net er en nettverksstruktur som ofte brukes til medisinsk bildesegmentering.
• OCR (Optical Character Recognition, optisk tegngjenkjenning): Gjenkjenne teksten i et bilde. Mye brukt i digitalisering av dokumenter, skiltgjenkjenning, tektoversettelse og andre felt.
• Robotvisjon (Robotics Vision): Bruke datamaskinsynteknologi på robotkontroll og navigasjon. For eksempel bruker Delft University of Technologys drone racing-team ende-til-ende nevrale nettverk for å kontrollere dronens bevegelse direkte fra pikselinngang, uten behov for tradisjonelle Kalman-filtre eller funksjonsdetektorer.
• Medisinsk bildebehandling (Medical Imaging): Bruke datamaskinsynteknologi for medisinsk bildeanalyse for å hjelpe leger med diagnose og behandling.
• Autonome kjøretøy (Autonomous Vehicles): Bruke datamaskinsynteknologi for å identifisere trafikkskilt, fotgjengere, kjøretøy osv. for å realisere selvkjørende funksjoner. Relaterte artikler fokuserer også på sikkerhet og angrepsvektorer i selvkjørende miljøer.
• Visuelle-språkmodeller (Vision-Language Models): Kombinere visuell informasjon og tekstinformasjon for å realisere oppgaver som generering av bildebeskrivelser, visuell spørsmålsbesvarelse osv.

II. Anbefalte praktiske verktøy

Følgende er noen vanlige verktøy i datamaskinsynutviklingsprosessen:

1. Utviklingsrammeverk:

   • PyTorch: Et dyp læringsrammeverk utviklet av Facebook (Meta), som er populært for sin fleksibilitet og brukervennlighet. KirkDBorne anbefalte en rekke PyTorch-opplæringer, egnet for nybegynnere innen datamaskinsyn.
   • TensorFlow: Et dyp læringsrammeverk utviklet av Google, med et kraftig økosystem og rike ressurser.
   • MATLAB: Kommersiell matematikkprogramvare utviklet av MathWorks, som gir rike datamaskinsynverktøykasser og eksempler. MATLAB tilbyr offisielt over 50 datamaskinsyneksempler, inkludert kode, for enkel læring og bruk.

2. Dataannotering og -administrasjon:* Roboflow: En plattform som tilbyr funksjoner som dataannotering, modelltrening og distribusjon. NPC-prosjektet @@measure_plan brukte Roboflows rf-detr segmenteringsmodell.

• Labelbox: En dataannoteringsplattform i bedriftsklassen som tilbyr kraftig teamarbeid og datahåndteringsfunksjoner.

3. Andre verktøy:

   • Mediapipe: Et tverrplattform maskinlæringsrammeverk utviklet av Google, som tilbyr funksjoner som ansiktsgjenkjenning og estimering av menneskelig positur. NPC-prosjektet @@measure_plan brukte også Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: En åpen kildekode dybdeskarphetssimulator som kan hjelpe deg med å forstå og visualisere dybdeskarphetseffekter, noe som er veldig nyttig for å kontrollere bildemangfold i datainnsamlingsprosessen.

Tre, forslag til læringsvei

Her er en trinnvis læringsvei for datasyn:

1. Grunnleggende kunnskap:

   • Lineær algebra: Vektorer, matriser, matriseoperasjoner osv.
   • Kalkulus: Derivater, gradienter, kjederegelen osv.
   • Sannsynlighetsteori og statistikk: Sannsynlighetsfordeling, forventning, varians, maksimal sannsynlighetsestimering osv.
   • Python-programmering: Mestre det grunnleggende syntaksen og vanlige biblioteker i Python-språket (som NumPy, Pandas).

2. Grunnleggende om dyp læring:

   • Nevrale nettverk: Forstå den grunnleggende strukturen og prinsippene til nevrale nettverk, som fullt tilkoblede nettverk, konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) osv.
   • Backpropagation-algoritme: Mestre prinsippene og implementeringen av backpropagation-algoritmen.
   • Optimaliseringsalgoritme: Forstå vanlige optimaliseringsalgoritmer, som gradientnedstigning, Adam osv.
   • Tapfunksjon: Forstå vanlige tapfunksjoner, som kryssentropitap, gjennomsnittlig kvadratfeiltap osv.

3. Kjernekonsepter for datasyn:

   • Grunnleggende om bildebehandling: Bildefiltrering, kantdeteksjon, funksjonsutvinning osv.
   • Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN): Forstå strukturen og prinsippene til CNN, og dens anvendelser innen bildegjenkjenning, objektdeteksjon osv.
   • Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) og Long Short-Term Memory Network (LSTM): Forstå strukturen og prinsippene til RNN og LSTM, og deres anvendelser innen videoanalyse, bildebeskrivelse osv.
   • Generative Adversarial Network (GAN): Forstå strukturen og prinsippene til GAN, og dens anvendelser innen bildegenerering, bildereparasjon osv.

4. Klassisk papirlesing:

   • ResNets: Få en dyp forståelse av strukturen og fordelene med restnettverk.
   • YOLO: Lær designideen til YOLO-serien av objektdeteksjonsalgoritmer.
   • DeConv: Forstå anvendelsen av dekonvolusjon i bildesegmentering og generering.
   • GAN: Lær de grunnleggende prinsippene for generative motstridende nettverk.
   • U-Net: Forstå anvendelsen av U-Net innen medisinsk bildesegmentering og andre felt.
   • Focal Loss: Lær effektive metoder for å løse problemet med klasseubalanse i objektdeteksjon.

5. Prosjektpraksis:

   • Kaggle-konkurranse: Delta i datasynkonkurranser på Kaggle for å samle praktisk erfaring.
   • Åpen kildekode-prosjekt: Delta i åpen kildekode-datasynprosjekter for å lære kodekonvensjoner og teamarbeid.
   • Personlig prosjekt: Prøv å designe og implementere datasynprosjekter selv, som ansiktsgjenkjenning, objektdeteksjon, bildeklassifisering osv.

Fire, forslag til karriereutvikling

1. Karriereretning:

   • AI-ingeniør: Ansvarlig for utvikling, distribusjon og optimalisering av datasynalgoritmer.
   • Maskinlæringsforsker: Engasjert i forskning og innovasjon av datasynalgoritmer.
   • Dataforsker: Bruk datasynteknologi til dataanalyse og utvinning.

2. Ferdighetsforbedring: * Fokuser på et spesifikt område: Som foreslått av Ashishllm, fokuser på underområder som OCR, objektdeteksjon, bildesegmentering, bildegjenkjenning osv., og utfør grundig forskning og eksperimentering.

   • Mestre vanlige verktøy: Vær dyktig i dyp læringsrammeverk som PyTorch og TensorFlow, samt datavisjonsbiblioteker som OpenCV.
   • Kontinuerlig læring: Følg med på de nyeste forskningsresultatene og teknologiske utviklingstrendene, og forbedre dine ferdigheter kontinuerlig.

3. Jobbsøknadsråd:

   • Akkumuler prosjekterfaring: Få praktisk erfaring ved å delta i prosjekter eller praksisplasser for å demonstrere dine evner.
   • Forbered deg til intervju: Vær kjent med vanlige datavisjonsalgoritmer og intervjuspørsmål for å demonstrere dine tekniske ferdigheter.
   • Kommuniser aktivt: Kommuniser aktivt med rekrutterere for å forstå stillingskravene og bedriftskulturen. @@__iamaf leter aktivt etter AI/ML-relaterte jobber, du kan referere til hans jobbsøkerretning.

V. OppsummeringComputer Vision er et felt fullt av muligheter og utfordringer. Ved å mestre grunnleggende kunnskaper, lære kjernekonsepter, delta i prosjektpraksis og kontinuerlig følge de nyeste teknologiske utviklingstrendene, kan du raskt komme i gang og få en dypere forståelse av dette feltet, og til slutt oppnå suksess i din karriereutvikling. Husk Vincent Sitzmanns synspunkt: "Syn" er bare meningsfullt som en del av en persepsjon-handling-sløyfe, og tradisjonell Computer Vision, som kartlegger bilder til mellomliggende representasjoner (3D, flyt, segmentering...), er i ferd med å forsvinne. Dette antyder også at fremtidige forskningsretninger innen Computer Vision kan fokusere mer på ende-til-ende-løsninger og smartere interaksjonsmetoder.