Computervisie Toepassingen en Leerpad: Populaire Technologieën, Praktische Tools en Carrière Ontwikkelingsgids

Computervisie (Computer Vision, CV) is een belangrijke tak van de kunstmatige intelligentie en heeft de afgelopen jaren een snelle ontwikkeling doorgemaakt. Dit artikel is bedoeld om de huidige populaire technologische richtingen in het computervisieveld te ordenen, praktische tools aan te bevelen en leerpaden en carrière-ontwikkelingsadviezen te geven om lezers te helpen snel aan de slag te gaan en dit veld diepgaand te begrijpen.

I. Scan van populaire technologische richtingen

Volgens de "drie populaire onderwerpen" die op CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) zijn gepubliceerd, en de discussies op X/Twitter, omvatten de huidige populaire richtingen in het computervisieveld:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D-reconstructie vanuit meerdere perspectieven en sensoren): Het reconstrueren van driedimensionale scènes met behulp van meerdere afbeeldingen of sensorgegevens (zoals LiDAR, dieptecamera's). Deze technologie heeft brede toepassingen in zelfrijdende auto's, robotnavigatie, virtual reality, augmented reality en andere gebieden.

2. Image and Video Synthesis (Afbeelding- en videosynthese): Het genereren van realistische afbeeldingen en video-inhoud met behulp van generatieve adversarial networks (GAN's), diffusiemodellen en andere technologieën. Deze technologie heeft een enorm potentieel in game-ontwikkeling, speciale filmeffecten, advertentieproductie en andere gebieden. Tools zoals Stable Diffusion en DALL-E kunnen bijvoorbeeld afbeeldingen van hoge kwaliteit genereren.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodale leren, visie, taal en redeneren): Het combineren van visuele informatie met taalinformatie, waardoor computers de inhoud van afbeeldingen of video's kunnen begrijpen en redeneren en beslissingen kunnen nemen. Deze technologie heeft brede toepassingen in intelligente klantenservice, zelfrijdende auto's, afbeeldingsbeschrijving, visuele vraag- en antwoordsystemen en andere gebieden. Het artikel LIBERO-X onderzoekt bijvoorbeeld de robuustheid van visueel-taal-actiemodellen.

Naast de bovengenoemde drie hoofdrichtingen zijn de volgende technologieën ook het overwegen waard:

• Object Detection (Objectdetectie): Het identificeren en lokaliseren van specifieke objecten in afbeeldingen of video's. De YOLO-serie algoritmen (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) zijn momenteel populaire objectdetectie-algoritmen.
• Image Segmentation (Afbeeldingssegmentatie): Het segmenteren van een afbeelding in verschillende regio's, waarbij elke regio een semantisch object vertegenwoordigt. U-Net is een netwerkstructuur die vaak wordt gebruikt voor medische afbeeldingssegmentatie.
• OCR (Optical Character Recognition, optische tekenherkenning): Het herkennen van de tekst in een afbeelding. Wordt veel gebruikt in documentdigitalisering, kentekenplaatherkenning, tekstvertaling en andere gebieden.
• Robotics Vision (Robotvisie): Het toepassen van computervisie-technologie op robotbesturing en -navigatie. Het drone racing team van de Technische Universiteit Delft gebruikt bijvoorbeeld end-to-end neurale netwerken om de dronebeweging rechtstreeks vanuit pixelinvoer te besturen, zonder traditionele Kalman-filters of functiedetectoren.
• Medical Imaging (Medische beeldvorming): Het gebruiken van computervisie-technologie voor medische beeldanalyse om artsen te helpen bij diagnose en behandeling.
• Autonomous Vehicles (Autonome voertuigen): Het gebruiken van computervisie-technologie om verkeersborden, voetgangers, voertuigen, enz. te herkennen om autonome rijfuncties te realiseren. Gerelateerde papers richten zich ook op veiligheid en aanvalsvectoren in autonome rijomgevingen.
• Vision-Language Models (Visueel-taalmodellen): Het combineren van visuele informatie en tekstinformatie om taken zoals het genereren van afbeeldingsbeschrijvingen en visuele vraag- en antwoordsystemen te realiseren.

II. Aanbeveling van praktische tools

Hieronder volgen enkele tools die vaak worden gebruikt bij de ontwikkeling van computervisie:

1. Ontwikkelingsframeworks:

   • PyTorch: Een deep learning framework ontwikkeld door Facebook (Meta), dat algemeen populair is vanwege zijn flexibiliteit en gebruiksgemak. KirkDBorne heeft een reeks PyTorch-tutorials aanbevolen, die geschikt zijn voor beginners om aan de slag te gaan met computervisie.
   • TensorFlow: Een deep learning framework ontwikkeld door Google, met een krachtig ecosysteem en rijke bronnen.
   • MATLAB: Commerciële wiskundige software ontwikkeld door MathWorks, die een rijke set computervisie-toolboxes en voorbeelden biedt. MATLAB biedt officieel meer dan 50 computervisie-voorbeelden, inclusief code, om het leren en toepassen te vergemakkelijken.

2. Data-annotatie en -beheer:* Roboflow: Een platform dat functies biedt zoals data-annotatie, modeltraining en implementatie. Het NPC-project van @@measure_plan gebruikte het rf-detr segmentatiemodel van Roboflow.

   • Labelbox: Een data-annotatieplatform op bedrijfsniveau dat krachtige team-samenwerking en datamanagementfuncties biedt.

3. Andere tools:

   • Mediapipe: Een cross-platform machine learning framework ontwikkeld door Google, dat functies biedt zoals gezichtsdetectie en schatting van de lichaamshouding. Het NPC-project van @@measure_plan gebruikte ook Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Een open-source scherptedieptesimulator die kan helpen bij het begrijpen en visualiseren van scherptediepte-effecten, wat erg handig is voor het beheersen van de beeldvariatie tijdens het verzamelen van data.

Drie, suggesties voor een leertraject

Hieronder volgt een stapsgewijs leertraject voor computer vision:

1. Basis kennis:

   • Lineaire algebra: Vectoren, matrices, matrixbewerkingen, enz.
   • Calculus: Afgeleiden, gradiënten, kettingregel, enz.
   • Waarschijnlijkheidstheorie en statistiek: Kansverdelingen, verwachting, variantie, maximum likelihood schatting, enz.
   • Python-programmering: Beheers de basis syntax en veelgebruikte bibliotheken van de Python-taal (zoals NumPy, Pandas).

2. Basisprincipes van deep learning:

   • Neurale netwerken: Begrijp de basisstructuur en principes van neurale netwerken, zoals volledig verbonden netwerken, Convolutional Neural Networks (CNN's), Recurrent Neural Networks (RNN's), enz.
   • Backpropagation-algoritme: Beheers de principes en implementatie van het backpropagation-algoritme.
   • Optimalisatie-algoritmen: Begrijp de veelgebruikte optimalisatie-algoritmen, zoals gradient descent, Adam, enz.
   • Verliesfuncties: Begrijp de veelgebruikte verliesfuncties, zoals kruis-entropieverlies, mean squared error verlies, enz.

3. Kernconcepten van computer vision:

   • Basisprincipes van beeldverwerking: Beeldfiltering, randdetectie, feature extractie, enz.
   • Convolutional Neural Networks (CNN's): Begrijp de structuur en principes van CNN's, en hun toepassingen op het gebied van beeldherkenning, objectdetectie, enz.
   • Recurrent Neural Networks (RNN's) en Long Short-Term Memory Networks (LSTM): Begrijp de structuur en principes van RNN's en LSTM's, en hun toepassingen op het gebied van video-analyse, beeldbeschrijving, enz.
   • Generative Adversarial Networks (GAN's): Begrijp de structuur en principes van GAN's, en hun toepassingen op het gebied van beeldgeneratie, beeldherstel, enz.

4. Klassieke paper lezen:

   • ResNets: Begrijp de structuur en voordelen van residuele netwerken diepgaand.
   • YOLO: Leer de ontwerpideeën van de YOLO-serie objectdetectie-algoritmen.
   • DeConv: Begrijp de toepassing van deconvolutie bij beeldsegmentatie en -generatie.
   • GAN: Leer de basisprincipes van Generative Adversarial Networks.
   • U-Net: Begrijp de toepassing van U-Net op gebieden zoals medische beeldsegmentatie.
   • Focal Loss: Leer effectieve methoden om het probleem van klasse-onevenwichtigheid bij objectdetectie op te lossen.

5. Projectpraktijk:

   • Kaggle-competities: Neem deel aan computer vision-competities op Kaggle om praktische ervaring op te doen.
   • Open source-projecten: Neem deel aan open source computer vision-projecten om codenormen en teamsamenwerking te leren.
   • Persoonlijke projecten: Probeer zelf computer vision-projecten te ontwerpen en te implementeren, zoals gezichtsherkenning, objectdetectie, beeldclassificatie, enz.

Vier, suggesties voor loopbaanontwikkeling

1. Beroepsrichting:

   • AI-ingenieur: Verantwoordelijk voor de ontwikkeling, implementatie en optimalisatie van computer vision-algoritmen.
   • Machine learning-onderzoeker: Houdt zich bezig met onderzoek en innovatie van computer vision-algoritmen.
   • Datawetenschapper: Gebruikt computer vision-technologie om data te analyseren en te ontginnen.

2. Verbetering van vaardigheden: * Focus op een specifiek domein: Volgens het advies van Ashishllm, focus op subdomeinen zoals OCR, objectdetectie, beeldsegmentatie en beeldherkenning, en voer diepgaand onderzoek en experimenten uit.

   • Beheers de gebruikelijke tools: Beheers diepgaande leerframeworks zoals PyTorch en TensorFlow, evenals computer vision libraries zoals OpenCV.
   • Blijf leren: Blijf op de hoogte van de nieuwste onderzoeksresultaten en technologische ontwikkelingen, en verbeter voortdurend je vaardigheden.

3. Sollicitatieadvies:

   • Verzamel projectervaring: Verzamel praktische ervaring door deel te nemen aan projecten of stages en laat je vaardigheden zien.
   • Bereid je voor op sollicitatiegesprekken: Maak je vertrouwd met veelvoorkomende computervisie-algoritmen en interviewvragen, en laat je technische vaardigheden zien.
   • Communiceer actief: Communiceer actief met recruiters om de functie-eisen en bedrijfscultuur te begrijpen. @@__iamaf is actief op zoek naar AI/ML-gerelateerd werk, je kunt zijn/haar carrièrepad als referentie gebruiken.

V. SamenvattingComputer vision is een veld vol kansen en uitdagingen. Door de basisprincipes te beheersen, de kernconcepten te leren, deel te nemen aan projectpraktijken en voortdurend de nieuwste technologische ontwikkelingen te volgen, kun je snel aan de slag en dit veld diepgaand begrijpen, en uiteindelijk succes behalen in je professionele ontwikkeling. Onthoud het standpunt van Vincent Sitzmann: "Visie" is alleen zinvol als onderdeel van een perceptie-actie-lus, en traditionele computer vision, dat wil zeggen het in kaart brengen van beelden naar een tussenliggende representatie (3D, flow, segmentatie...), zal verdwijnen. Dit suggereert ook dat toekomstig onderzoek naar computer vision zich wellicht meer zal richten op end-to-end oplossingen en slimmere interactiemethoden.