Aplikacje i ścieżka nauki w dziedzinie widzenia komputerowego: popularne technologie, przydatne narzędzia i przewodnik po rozwoju kariery

Widzenie komputerowe (Computer Vision, CV) jako ważna gałąź dziedziny sztucznej inteligencji, w ostatnich latach rozwija się bardzo dynamicznie. Celem tego artykułu jest uporządkowanie aktualnych popularnych kierunków technologicznych w dziedzinie widzenia komputerowego, polecenie przydatnych narzędzi oraz przedstawienie ścieżki nauki i sugestii dotyczących rozwoju kariery, aby pomóc czytelnikom szybko rozpocząć i dogłębnie zrozumieć tę dziedzinę.

I. Przegląd popularnych kierunków technologicznych

W oparciu o „Trzy popularne tematy” opublikowane na CVPR (Konferencja na temat widzenia komputerowego i rozpoznawania wzorców) oraz dyskusje na X/Twitterze, obecne popularne kierunki w dziedzinie widzenia komputerowego obejmują:

1. 3D from Multi-View and Sensors (Rekonstrukcja 3D z wielu perspektyw i czujników): Wykorzystanie wielu obrazów lub danych z czujników (takich jak LiDAR, kamery głębi) do rekonstrukcji trójwymiarowych scen. Technologia ta ma szerokie zastosowanie w autonomicznej jeździe, nawigacji robotów, wirtualnej rzeczywistości, rozszerzonej rzeczywistości i innych dziedzinach.

2. Image and Video Synthesis (Synteza obrazów i wideo): Wykorzystanie generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN), modeli dyfuzyjnych i innych technologii do generowania realistycznych obrazów i treści wideo. Technologia ta ma ogromny potencjał w tworzeniu gier, efektach specjalnych w filmach, produkcji reklam i innych dziedzinach. Na przykład stabilna dyfuzja, DALL-E i inne narzędzia mogą generować wysokiej jakości obrazy.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Uczenie multimodalne, widzenie, język i rozumowanie): Połączenie informacji wizualnych z informacjami językowymi, aby umożliwić komputerom rozumienie treści obrazów lub filmów oraz przeprowadzanie rozumowania i podejmowania decyzji. Technologia ta ma szerokie zastosowanie w inteligentnej obsłudze klienta, autonomicznej jeździe, opisywaniu obrazów, wizualnym odpowiadaniu na pytania i innych dziedzinach. Na przykład artykuł LIBERO-X bada odporność modeli wizualno-językowo-ruchowych.

Oprócz powyższych trzech kierunków, warto również zwrócić uwagę na następujące technologie:

• Object Detection (Wykrywanie obiektów): Identyfikacja i lokalizacja określonych obiektów na obrazach lub wideo. Algorytmy z serii YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) są obecnie jednymi z popularnych algorytmów wykrywania obiektów.
• Image Segmentation (Segmentacja obrazów): Podział obrazu na różne obszary, z których każdy reprezentuje obiekt semantyczny. U-Net to struktura sieci często używana do segmentacji obrazów medycznych.
• OCR (Optical Character Recognition, Optyczne rozpoznawanie znaków): Rozpoznawanie tekstu na obrazach. Ma szerokie zastosowanie w digitalizacji dokumentów, rozpoznawaniu tablic rejestracyjnych, tłumaczeniu tekstu i innych dziedzinach.
• Robotics Vision (Widzenie robotów): Zastosowanie technologii widzenia komputerowego do sterowania i nawigacji robotów. Na przykład zespół wyścigowy dronów z Delft University of Technology używa sieci neuronowych typu end-to-end do bezpośredniego sterowania ruchem dronów na podstawie danych wejściowych pikseli, bez potrzeby stosowania tradycyjnych filtrów Kalmana lub detektorów cech.
• Medical Imaging (Obrazowanie medyczne): Wykorzystanie technologii widzenia komputerowego do analizy obrazów medycznych, wspomaganie lekarzy w diagnozowaniu i leczeniu.
• Autonomous Vehicles (Pojazdy autonomiczne): Wykorzystanie technologii widzenia komputerowego do rozpoznawania znaków drogowych, pieszych, pojazdów itp., aby zrealizować funkcje autonomicznej jazdy. Powiązane artykuły koncentrują się również na bezpieczeństwie i wektorach ataków w środowisku autonomicznej jazdy.
• Vision-Language Models (Modele wizualno-językowe): Połączenie informacji wizualnych i tekstowych w celu realizacji zadań, takich jak generowanie opisów obrazów, wizualne odpowiadanie na pytania itp.

II. Polecane przydatne narzędzia

Poniżej znajduje się kilka narzędzi powszechnie używanych w procesie rozwoju widzenia komputerowego:

1. Frameworki programistyczne:

   • PyTorch: Framework głębokiego uczenia opracowany przez Facebook (Meta), który cieszy się dużą popularnością ze względu na swoją elastyczność i łatwość użycia. KirkDBorne polecił serię samouczków PyTorch, odpowiednich dla początkujących w dziedzinie widzenia komputerowego.
   • TensorFlow: Framework głębokiego uczenia opracowany przez Google, posiadający potężny ekosystem i bogate zasoby.
   • MATLAB: Komercyjne oprogramowanie matematyczne opracowane przez MathWorks, oferujące bogaty zestaw narzędzi i przykładów widzenia komputerowego. Oficjalny MATLAB oferuje ponad 50 przykładów widzenia komputerowego, zawierających kod, co ułatwia naukę i zastosowanie.

2. Adnotacje i zarządzanie danymi: * Roboflow: Platforma oferująca funkcje takie jak oznaczanie danych, trenowanie modeli i wdrażanie. Projekt NPC @@measure_plan wykorzystywał model segmentacji rf-detr z Roboflow.

   • Labelbox: Platforma do oznaczania danych klasy korporacyjnej, oferująca potężną współpracę zespołową i funkcje zarządzania danymi.

3. Inne narzędzia:

   • Mediapipe: Opracowany przez Google, wieloplatformowy framework uczenia maszynowego, oferujący funkcje takie jak wykrywanie twarzy, estymacja postawy ciała. Projekt NPC @@measure_plan również wykorzystywał Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Symulator głębi ostrości o otwartym kodzie źródłowym, który pomaga zrozumieć i wizualizować efekt głębi ostrości, co jest bardzo pomocne w kontrolowaniu różnorodności obrazów podczas procesu zbierania danych.

III. Sugestie dotyczące ścieżki nauki

Poniżej znajduje się stopniowa ścieżka nauki widzenia komputerowego:

1. Podstawowa wiedza:

   • Algebra liniowa: Wektory, macierze, operacje na macierzach itp.
   • Rachunek różniczkowy i całkowy: Pochodne, gradienty, reguła łańcuchowa itp.
   • Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka: Rozkłady prawdopodobieństwa, wartość oczekiwana, wariancja, estymacja największej wiarygodności itp.
   • Programowanie w Pythonie: Opanowanie podstawowej składni języka Python i popularnych bibliotek (takich jak NumPy, Pandas).

2. Podstawy uczenia głębokiego:

   • Sieci neuronowe: Zrozumienie podstawowej struktury i zasad działania sieci neuronowych, takich jak sieci w pełni połączone, konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) itp.
   • Algorytm propagacji wstecznej: Opanowanie zasad działania i implementacji algorytmu propagacji wstecznej.
   • Algorytmy optymalizacji: Zrozumienie popularnych algorytmów optymalizacji, takich jak gradient descent, Adam itp.
   • Funkcje straty: Zrozumienie popularnych funkcji straty, takich jak cross-entropy loss, mean squared error loss itp.

3. Kluczowe koncepcje widzenia komputerowego:

   • Podstawy przetwarzania obrazów: Filtrowanie obrazów, wykrywanie krawędzi, ekstrakcja cech itp.
   • Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN): Zrozumienie struktury i zasad działania CNN oraz ich zastosowań w rozpoznawaniu obrazów, wykrywaniu obiektów itp.
   • Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i sieci długiej pamięci krótkotrwałej (LSTM): Zrozumienie struktury i zasad działania RNN i LSTM oraz ich zastosowań w analizie wideo, opisywaniu obrazów itp.
   • Generatywne sieci przeciwstawne (GAN): Zrozumienie struktury i zasad działania GAN oraz ich zastosowań w generowaniu obrazów, naprawie obrazów itp.

4. Czytanie klasycznych artykułów:

   • ResNets: Dogłębne zrozumienie struktury i zalet sieci resztkowych.
   • YOLO: Nauka idei projektowych algorytmów wykrywania obiektów z serii YOLO.
   • DeConv: Zrozumienie zastosowania dekonwolucji w segmentacji i generowaniu obrazów.
   • GAN: Nauka podstawowych zasad działania generatywnych sieci przeciwstawnych.
   • U-Net: Zrozumienie zastosowania U-Net w segmentacji obrazów medycznych itp.
   • Focal Loss: Nauka skutecznych metod rozwiązywania problemu niezrównoważenia klas w wykrywaniu obiektów.

5. Praktyka projektowa:

   • Konkursy Kaggle: Udział w konkursach widzenia komputerowego na platformie Kaggle, zdobywanie praktycznego doświadczenia.
   • Projekty open source: Udział w projektach widzenia komputerowego o otwartym kodzie źródłowym, nauka standardów kodowania i pracy zespołowej.
   • Projekty osobiste: Próba samodzielnego projektowania i implementacji projektów widzenia komputerowego, takich jak rozpoznawanie twarzy, wykrywanie obiektów, klasyfikacja obrazów itp.

IV. Sugestie dotyczące rozwoju kariery

1. Kierunki kariery:

   • Inżynier AI: Odpowiedzialny za rozwój, wdrażanie i optymalizację algorytmów widzenia komputerowego.
   • Badacz uczenia maszynowego: Zajmuje się badaniem i innowacjami w algorytmach widzenia komputerowego.
   • Data Scientist: Wykorzystuje techniki widzenia komputerowego do analizy i eksploracji danych.

2. Rozwój umiejętności: * Skoncentruj się na konkretnej dziedzinie: Zgodnie z sugestią Ashishllm, skup się na poddziedzinach takich jak OCR, detekcja obiektów, segmentacja obrazów, rozpoznawanie obrazów i przeprowadź dogłębne badania i eksperymenty.

   • Opanuj popularne narzędzia: Biegle posługuj się frameworkami głębokiego uczenia, takimi jak PyTorch i TensorFlow, a także bibliotekami wizji komputerowej, takimi jak OpenCV.
   • Ucz się nieustannie: Śledź najnowsze wyniki badań i trendy w rozwoju technologii, stale podnosząc swoje umiejętności.

3. Porady dotyczące poszukiwania pracy:

   • Zdobądź doświadczenie w projektach: Poprzez udział w projektach lub stażach zdobądź praktyczne doświadczenie i zaprezentuj swoje umiejętności.
   • Przygotuj się do rozmowy kwalifikacyjnej: Zapoznaj się z popularnymi algorytmami wizji komputerowej i pytaniami na rozmowach kwalifikacyjnych, aby zaprezentować swoją wiedzę techniczną.
   • Komunikuj się aktywnie: Aktywnie komunikuj się z rekruterami, aby zrozumieć wymagania stanowiska i kulturę firmy. @@__iamaf aktywnie poszukuje pracy związanej z AI/ML, możesz odnieść się do jego kierunku poszukiwań.

V. Podsumowanie

Wizja komputerowa to dziedzina pełna możliwości i wyzwań. Opanowując podstawową wiedzę, ucząc się kluczowych koncepcji, angażując się w praktyczne projekty i stale śledząc najnowsze trendy w rozwoju technologii, można szybko wejść w tę dziedzinę i dogłębnie ją zrozumieć, ostatecznie osiągając sukces w rozwoju zawodowym. Pamiętaj o spostrzeżeniu Vincenta Sitzmanna: „Wizja” ma sens tylko jako część pętli percepcja-działanie, a tradycyjna wizja komputerowa, czyli mapowanie obrazów na reprezentacje pośrednie (3D, przepływ, segmentacja...), wkrótce zniknie. To również sugeruje, że przyszłe kierunki badań w wizji komputerowej mogą bardziej koncentrować się na rozwiązaniach end-to-end i bardziej inteligentnych sposobach interakcji.