ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮਾਰਗ: ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕਰੀਅਰ ਵਿਕਾਸ ਗਾਈਡ

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ (Computer Vision, CV), ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਾਖਾ ਵਜੋਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ, ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਕਰੀਅਰ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।

I. ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ

CVPR (ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਕਾਨਫਰੰਸ) 'ਤੇ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ "ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਸ਼ਿਆਂ" ਅਤੇ X/Twitter 'ਤੇ ਹੋਈ ਚਰਚਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

1. 3D from Multi-View and Sensors (ਮਲਟੀ-ਵਿਊ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ 3D): ਕਈ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ LiDAR, ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲਾ ਕੈਮਰਾ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ, ਰੋਬੋਟ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ, ਵਰਚੁਅਲ ਰਿਐਲਿਟੀ, ਔਗਮੈਂਟੇਡ ਰਿਐਲਿਟੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

2. Image and Video Synthesis (ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ): ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GANs), ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਗੇਮ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ, ਫਿਲਮ ਸਪੈਸ਼ਲ ਇਫੈਕਟਸ, ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਟੇਬਲ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ, DALL-E ਅਤੇ ਹੋਰ ਟੂਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਵਿਜ਼ਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਤਰਕ): ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਣ, ਅਤੇ ਤਰਕ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਣ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮਾਰਟ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਣਨ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, LIBERO-X ਨਾਮਕ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ-ਭਾਸ਼ਾ-ਐਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਪਰੋਕਤ ਤਿੰਨ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹਨ:

• ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ (Object Detection): ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ। YOLO ਸੀਰੀਜ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
• ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ (Image Segmentation): ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। U-Net ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• OCR (Optical Character Recognition, ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ): ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚਲੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ ਪਛਾਣ, ਟੈਕਸਟ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਰੋਬੋਟ ਵਿਜ਼ਨ (Robotics Vision): ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਰੋਬੋਟ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੈਲਫਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ਼ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਡਰੋਨ ਰੇਸਿੰਗ ਟੀਮ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਕਾਲਮੈਨ ਫਿਲਟਰਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਿਕਸਲ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਡਰੋਨ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ (Medical Imaging): ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
• ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ (Autonomous Vehicles): ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਵਾਹਨਾਂ ਆਦਿ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਹਮਲੇ ਦੇ ਵੈਕਟਰਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਵਿਜ਼ੂਅਲ-ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (Vision-Language Models): ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਵਰਣਨ ਉਤਪਾਦਨ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

II. ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼

ਹੇਠਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਟੂਲ ਹਨ:

1. ਵਿਕਾਸ ਫਰੇਮਵਰਕ:

   • PyTorch: Facebook (Meta) ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਜੋ ਆਪਣੀ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ। KirkDBorne ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ PyTorch ਟਿਊਟੋਰੀਅਲ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ।
   • TensorFlow: Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਭਰਪੂਰ ਸਰੋਤ ਹਨ।
   • MATLAB: MathWorks ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਵਪਾਰਕ ਗਣਿਤਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਜੋ ਭਰਪੂਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟੂਲਬਾਕਸ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। MATLAB ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ 'ਤੇ 50 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ।

2. ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: * Roboflow: ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। @@measure_plan ਦੇ NPC ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ Roboflow ਦੇ rf-detr ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।

   • Labelbox: ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗਰੇਡ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੀਮ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

3. ਹੋਰ ਟੂਲ:

   • Mediapipe: Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਜੋ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਖੋਜ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੇ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। @@measure_plan ਦੇ NPC ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਵੀ Mediapipe ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
   • Depth of Field Simulator: ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੈਪਥ ਆਫ ਫੀਲਡ ਸਿਮੂਲੇਟਰ, ਜੋ ਡੈਪਥ ਆਫ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ।

ਤੀਜਾ, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਰਗ ਲਈ ਸੁਝਾਅ

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮਾਰਗ ਹੈ:

1. ਮੁੱਢਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ:

   • ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ: ਵੈਕਟਰ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਆਦਿ।
   • ਕੈਲਕੂਲਸ: ਡੈਰੀਵੇਟਿਵਜ਼, ਗਰੇਡੀਐਂਟ, ਚੇਨ ਰੂਲ ਆਦਿ।
   • ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ: ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ, ਉਮੀਦ, ਪਰਿਵਰਤਨ, ਅਧਿਕਤਮ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਆਦਿ।
   • Python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: Python ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮੂਲ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਆਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ NumPy, Pandas) ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ।

2. ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦ:

   • ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ: ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਮੂਲ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN), ਰੀਕਰੈਂਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਆਦਿ।
   • ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੇਗੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੇਗੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ।
   • ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਆਮ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ, ਐਡਮ ਆਦਿ।
   • ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ: ਆਮ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਰਾਸ-ਐਂਟਰੋਪੀ ਨੁਕਸਾਨ, ਮੀਨ ਸਕੁਏਰਡ ਐਰਰ ਨੁਕਸਾਨ ਆਦਿ।

3. ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ:

   • ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦ: ਚਿੱਤਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਐਜ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਫੀਚਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਆਦਿ।
   • ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN): CNN ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
   • ਰੀਕਰੈਂਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਅਤੇ ਲੰਬੀ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਨੈੱਟਵਰਕ (LSTM): RNN ਅਤੇ LSTM ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
   • ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN): GAN ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ, ਚਿੱਤਰ ਮੁਰੰਮਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।

4. ਕਲਾਸਿਕ ਪੇਪਰ ਰੀਡਿੰਗ:

   • ResNets: ਬਚੇ ਹੋਏ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝੋ।
   • YOLO: YOLO ਸੀਰੀਜ਼ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ।
   • DeConv: ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਡੀਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
   • GAN: ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ।
   • U-Net: ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ U-Net ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
   • Focal Loss: ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ।

5. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਭਿਆਸ:

   • Kaggle ਮੁਕਾਬਲਾ: Kaggle 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਓ ਅਤੇ ਅਸਲ ਲੜਾਈ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ।
   • ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ: ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਓ, ਕੋਡ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮ ਸਹਿਯੋਗ ਸਿੱਖੋ।
   • ਨਿੱਜੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਆਦਿ।

ਚੌਥਾ, ਕਰੀਅਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸੁਝਾਅ

1. ਕਰੀਅਰ ਦਿਸ਼ਾ:

   • AI ਇੰਜੀਨੀਅਰ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਤਾਇਨਾਤੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ।
   • ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਖੋਜਕਰਤਾ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
   • ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ: ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਈਨਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

2. ਹੁਨਰ ਸੁਧਾਰ: * ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ: Ashishllm ਦੀ ਸਲਾਹ ਅਨੁਸਾਰ, OCR, ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਇਮੇਜ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਉਪ-ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰੋ।

   • ਆਮ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ: PyTorch, TensorFlow ਵਰਗੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ OpenCV ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ।
   • ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਦੇ ਰਹੋ: ਨਵੀਨਤਮ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਾਓ।

3. ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਲਈ ਸੁਝਾਅ:

   • ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਕੇ, ਅਸਲ ਤਜਰਬਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ।
   • ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ: ਆਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਵੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਤਕਨੀਕੀ ਤਾਕਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ।
   • ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰੋ: ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰੋ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। @@__iamaf ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ AI/ML ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਉਸਦੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।

5. ਸਾਰਾਂਸ਼ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮੌਕਿਆਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਕੇ, ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਕੇ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਕੇ, ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਧਿਆਨ ਦੇ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। Vincent Sitzmann ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖੋ: "ਵਿਜ਼ਨ" ਸਿਰਫ ਉਦੋਂ ਹੀ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਧਾਰਨਾ-ਕਾਰਵਾਈ ਲੂਪ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ (3D, ਫਲੋ, ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ...) ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਲਦੀ ਹੀ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।