Aplicações e Roteiro de Aprendizagem em Visão Computacional: Tecnologias Populares, Ferramentas Úteis e Guia de Desenvolvimento de Carreira

A Visão Computacional (Computer Vision, CV), como um ramo importante da área de inteligência artificial, tem se desenvolvido rapidamente nos últimos anos. Este artigo tem como objetivo organizar as direções tecnológicas populares atuais na área de visão computacional, recomendar ferramentas úteis e fornecer um roteiro de aprendizado e conselhos de desenvolvimento de carreira para ajudar os leitores a começar rapidamente e entender profundamente esta área.

I. Análise das Direções Tecnológicas Populares

De acordo com os "Três Tópicos Populares" publicados na CVPR (Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões), e as discussões no X/Twitter, as direções populares atuais na área de visão computacional incluem:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D a partir de Múltiplas Visões e Sensores): Reconstruir cenas tridimensionais usando múltiplas imagens ou dados de sensores (como LiDAR, câmeras de profundidade). Esta tecnologia tem amplas aplicações em direção autônoma, navegação robótica, realidade virtual, realidade aumentada e outras áreas.

2. Image and Video Synthesis (Síntese de Imagem e Vídeo): Gerar conteúdo de imagem e vídeo realista usando redes generativas adversariais (GANs), modelos de difusão e outras tecnologias. Esta tecnologia tem um enorme potencial no desenvolvimento de jogos, efeitos especiais de filmes, produção de anúncios e outras áreas. Por exemplo, ferramentas como Stable Diffusion, DALL-E, etc., podem gerar imagens de alta qualidade.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Aprendizado Multimodal, Visão, Linguagem e Raciocínio): Combinar informações visuais com informações de linguagem para permitir que os computadores entendam o conteúdo de imagens ou vídeos e realizem raciocínio e tomada de decisão. Esta tecnologia tem amplas aplicações em atendimento ao cliente inteligente, direção autônoma, descrição de imagens, perguntas e respostas visuais e outras áreas. Por exemplo, o artigo LIBERO-X está pesquisando a robustez de modelos de visão-linguagem-ação.

Além das três direções acima, as seguintes tecnologias também merecem atenção:

• Object Detection (Detecção de Objetos): Identificar e localizar objetos específicos em imagens ou vídeos. A série de algoritmos YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) é um dos algoritmos de detecção de objetos populares atualmente.
• Image Segmentation (Segmentação de Imagem): Segmentar uma imagem em diferentes regiões, cada região representando um objeto semântico. U-Net é uma arquitetura de rede comumente usada para segmentação de imagens médicas.
• OCR (Optical Character Recognition, Reconhecimento Óptico de Caracteres): Reconhecer o texto em uma imagem. Amplamente utilizado em digitalização de documentos, reconhecimento de placas de veículos, tradução de texto e outras áreas.
• Robotics Vision (Visão Robótica): Aplicar a tecnologia de visão computacional ao controle e navegação de robôs. Por exemplo, a equipe de corrida de drones da Delft University of Technology usa redes neurais de ponta a ponta para controlar diretamente o movimento do drone a partir da entrada de pixels, sem a necessidade de filtros de Kalman tradicionais ou detectores de recursos.
• Medical Imaging (Imagem Médica): Usar a tecnologia de visão computacional para análise de imagem médica, auxiliando os médicos no diagnóstico e tratamento.
• Autonomous Vehicles (Veículos Autônomos): Usar a tecnologia de visão computacional para identificar sinais de trânsito, pedestres, veículos, etc., para realizar funções de direção autônoma. Artigos relacionados também se concentram na segurança e nos vetores de ataque em ambientes de direção autônoma.
• Vision-Language Models (Modelos de Visão-Linguagem): Combinar informações visuais e informações de texto para realizar tarefas como geração de descrição de imagem, perguntas e respostas visuais.

II. Recomendações de Ferramentas Úteis

A seguir estão algumas ferramentas comumente usadas no processo de desenvolvimento de visão computacional:

1. Frameworks de Desenvolvimento:

   • PyTorch: Framework de aprendizado profundo desenvolvido pelo Facebook (Meta), amplamente popular por sua flexibilidade e facilidade de uso. KirkDBorne recomendou uma série de tutoriais do PyTorch, adequados para iniciantes em visão computacional.
   • TensorFlow: Framework de aprendizado profundo desenvolvido pelo Google, com um ecossistema poderoso e recursos ricos.
   • MATLAB: Software matemático comercial desenvolvido pela MathWorks, fornecendo uma rica caixa de ferramentas e exemplos de visão computacional. O MATLAB oficial fornece mais de 50 exemplos de visão computacional, incluindo código, para facilitar o aprendizado e a aplicação.

2. Anotação e Gerenciamento de Dados:## II. Ferramentas Comuns de Visão Computacional

3. Bibliotecas de Aprendizado de Máquina:

   • TensorFlow: Uma plataforma de código aberto para aprendizado de máquina desenvolvida pelo Google, amplamente utilizada para pesquisa e produção.
   • PyTorch: Outra popular plataforma de código aberto para aprendizado de máquina, conhecida por sua flexibilidade e facilidade de uso, especialmente adequada para pesquisa.
   • Keras: Uma API de alto nível para redes neurais, que pode ser executada sobre TensorFlow, Theano ou CNTK, simplificando o processo de construção e treinamento de modelos.
   • OpenCV: Uma biblioteca abrangente de visão computacional que fornece uma ampla gama de algoritmos e funções para processamento de imagens e vídeos.

4. Plataformas de Anotação de Dados:

   • Roboflow: Uma plataforma que fornece funções como anotação de dados, treinamento de modelos e implantação. O projeto NPC de @@measure_plan usou o modelo de segmentação rf-detr do Roboflow. (// Plataforma que oferece funcionalidades como anotação de dados, treinamento de modelos e implantação. O projeto NPC de @@measure_plan utilizou o modelo de segmentação rf-detr do Roboflow.)
   • Labelbox: Uma plataforma de anotação de dados de nível empresarial que fornece poderosas funções de colaboração em equipe e gerenciamento de dados. (// Plataforma de anotação de dados de nível empresarial que oferece poderosas funções de colaboração em equipe e gerenciamento de dados.)

5. Outras Ferramentas:

   • Mediapipe: Uma estrutura de aprendizado de máquina multiplataforma desenvolvida pelo Google, que fornece funções como detecção de rosto e estimativa de pose humana. O projeto NPC de @@measure_plan também usou o Mediapipe. (// Uma estrutura de aprendizado de máquina multiplataforma desenvolvida pelo Google, que fornece funções como detecção de rosto e estimativa de pose humana. O projeto NPC de @@measure_plan também utilizou o Mediapipe.)
   • Depth of Field Simulator: Um simulador de profundidade de campo de código aberto que pode ajudar a entender e visualizar os efeitos de profundidade de campo, o que é útil para controlar a diversidade de imagens no processo de coleta de dados. (// Um simulador de profundidade de campo de código aberto que pode ajudar a entender e visualizar os efeitos de profundidade de campo, o que é útil para controlar a diversidade de imagens no processo de coleta de dados.)

III. Sugestões de Roteiro de Aprendizagem

A seguir, um roteiro de aprendizado de visão computacional passo a passo:

1. Conhecimento Básico:

   • Álgebra Linear: Vetores, matrizes, operações de matrizes, etc. (// Vetores, matrizes, operações de matrizes, etc.)
   • Cálculo: Derivadas, gradientes, regra da cadeia, etc. (// Derivadas, gradientes, regra da cadeia, etc.)
   • Probabilidade e Estatística: Distribuições de probabilidade, expectativa, variância, estimativa de máxima verossimilhança, etc. (// Distribuições de probabilidade, expectativa, variância, estimativa de máxima verossimilhança, etc.)
   • Programação Python: Domine a sintaxe básica e as bibliotecas comuns da linguagem Python (como NumPy, Pandas). (// Domine a sintaxe básica e as bibliotecas comuns da linguagem Python (como NumPy, Pandas).)

2. Fundamentos do Aprendizado Profundo:

   • Redes Neurais: Entenda a estrutura básica e os princípios das redes neurais, como redes totalmente conectadas, redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), etc. (// Entenda a estrutura básica e os princípios das redes neurais, como redes totalmente conectadas, redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), etc.)
   • Algoritmo de Retropropagação: Domine os princípios e a implementação do algoritmo de retropropagação. (// Domine os princípios e a implementação do algoritmo de retropropagação.)
   • Algoritmos de Otimização: Entenda os algoritmos de otimização comuns, como gradiente descendente, Adam, etc. (// Entenda os algoritmos de otimização comuns, como gradiente descendente, Adam, etc.)
   • Funções de Perda: Entenda as funções de perda comuns, como perda de entropia cruzada, perda de erro quadrático médio, etc. (// Entenda as funções de perda comuns, como perda de entropia cruzada, perda de erro quadrático médio, etc.)

3. Conceitos Centrais de Visão Computacional:

   • Fundamentos de Processamento de Imagem: Filtragem de imagem, detecção de borda, extração de recursos, etc. (// Filtragem de imagem, detecção de borda, extração de recursos, etc.)
   • Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Entenda a estrutura e os princípios das CNNs, bem como suas aplicações em reconhecimento de imagem, detecção de objetos, etc. (// Entenda a estrutura e os princípios das CNNs, bem como suas aplicações em reconhecimento de imagem, detecção de objetos, etc.)
   • Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Redes de Memória de Longo Prazo (LSTM): Entenda a estrutura e os princípios das RNNs e LSTMs, bem como suas aplicações em análise de vídeo, descrição de imagem, etc. (// Entenda a estrutura e os princípios das RNNs e LSTMs, bem como suas aplicações em análise de vídeo, descrição de imagem, etc.)
   • Redes Adversárias Generativas (GANs): Entenda a estrutura e os princípios das GANs, bem como suas aplicações em geração de imagem, reparo de imagem, etc. (// Entenda a estrutura e os princípios das GANs, bem como suas aplicações em geração de imagem, reparo de imagem, etc.)

4. Leitura de Artigos Clássicos:

   • ResNets: Entenda profundamente a estrutura e as vantagens das redes residuais. (// Entenda profundamente a estrutura e as vantagens das redes residuais.)
   • YOLO: Aprenda as ideias de design da série de algoritmos de detecção de objetos YOLO. (// Aprenda as ideias de design da série de algoritmos de detecção de objetos YOLO.)
   • DeConv: Entenda a aplicação da deconvolução na segmentação e geração de imagens. (// Entenda a aplicação da deconvolução na segmentação e geração de imagens.)
   • GAN: Aprenda os princípios básicos das redes adversárias generativas. (// Aprenda os princípios básicos das redes adversárias generativas.)
   • U-Net: Entenda a aplicação da U-Net em áreas como segmentação de imagens médicas. (// Entenda a aplicação da U-Net em áreas como segmentação de imagens médicas.)
   • Focal Loss: Aprenda métodos eficazes para resolver o problema de desequilíbrio de classes na detecção de objetos. (// Aprenda métodos eficazes para resolver o problema de desequilíbrio de classes na detecção de objetos.)

5. Prática de Projeto:

   • Competições Kaggle: Participe de competições de visão computacional no Kaggle para acumular experiência prática. (// Participe de competições de visão computacional no Kaggle para acumular experiência prática.)
   • Projetos de Código Aberto: Participe de projetos de visão computacional de código aberto para aprender padrões de código e colaboração em equipe. (// Participe de projetos de visão computacional de código aberto para aprender padrões de código e colaboração em equipe.)
   • Projetos Pessoais: Tente projetar e implementar seus próprios projetos de visão computacional, como reconhecimento facial, detecção de objetos, classificação de imagens, etc. (// Tente projetar e implementar seus próprios projetos de visão computacional, como reconhecimento facial, detecção de objetos, classificação de imagens, etc.)

IV. Sugestões de Desenvolvimento de Carreira

1. Direções de Carreira:

   • Engenheiro de IA: Responsável pelo desenvolvimento, implantação e otimização de algoritmos de visão computacional. (// Responsável pelo desenvolvimento, implantação e otimização de algoritmos de visão computacional.)
   • Pesquisador de Aprendizado de Máquina: Envolvido na pesquisa e inovação de algoritmos de visão computacional. (// Envolvido na pesquisa e inovação de algoritmos de visão computacional.)
   • Cientista de Dados: Utilize técnicas de visão computacional para análise e mineração de dados. (// Utilize técnicas de visão computacional para análise e mineração de dados.)

2. Aprimoramento de Habilidades: * Foque em um domínio específico: De acordo com a sugestão de Ashishllm, concentre-se em subdomínios como OCR, detecção de objetos, segmentação de imagens, reconhecimento de imagens, etc., para realizar pesquisas e experimentos aprofundados.

   • Domine ferramentas comuns: Domine estruturas de aprendizado profundo como PyTorch e TensorFlow, bem como bibliotecas de visão computacional como OpenCV.
   • Aprendizado contínuo: Preste atenção às últimas descobertas de pesquisa e tendências de desenvolvimento tecnológico e melhore continuamente seu nível de habilidade.

3. Dicas para procurar emprego:

   • Acumule experiência em projetos: Ao participar de projetos ou estágios, acumule experiência prática e mostre suas habilidades.
   • Prepare-se para entrevistas: Familiarize-se com algoritmos comuns de visão computacional e perguntas de entrevista para demonstrar suas habilidades técnicas.
   • Comunique-se ativamente: Comunique-se ativamente com os recrutadores para entender os requisitos do cargo e a cultura da empresa. @@__iamaf está procurando ativamente por trabalhos relacionados a IA/ML, você pode consultar sua direção de busca de emprego.

V. ConclusãoVisão computacional é um campo cheio de oportunidades e desafios. Ao dominar o conhecimento básico, aprender os conceitos centrais, participar de projetos práticos e acompanhar continuamente as últimas tendências de desenvolvimento tecnológico, você pode começar rapidamente e entender profundamente este campo, e, finalmente, ter sucesso no desenvolvimento profissional. Lembre-se da perspectiva de Vincent Sitzmann: "A visão" só faz sentido como parte de um ciclo de percepção-ação, a visão computacional tradicional, que mapeia imagens para representações intermediárias (3D, fluxo, segmentação...), está desaparecendo. Isso também nos lembra que a futura direção da pesquisa em visão computacional pode se concentrar mais em soluções ponta a ponta e formas de interação mais inteligentes.