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 do campo da inteligência artificial, tem se desenvolvido rapidamente nos últimos anos. Este artigo tem como objetivo organizar as direções tecnológicas populares atuais no campo da visão computacional, recomendar ferramentas úteis e fornecer um roteiro de aprendizagem e conselhos de desenvolvimento de carreira para ajudar os leitores a entrar rapidamente e compreender profundamente este campo.

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 no campo da visão computacional incluem:

1. 3D from Multi-View and Sensors (Reconstrução 3D a partir de Múltiplas Vistas 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 outros campos.

2. Image and Video Synthesis (Síntese de Imagens e Vídeos): Gerar conteúdo de imagem e vídeo realista usando redes generativas adversárias (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 outros campos. Por exemplo, ferramentas como Stable Diffusion, DALL-E, etc., podem gerar imagens de alta qualidade.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Aprendizagem Multimodal, Visão, Linguagem e Raciocínio): Combinar informações visuais com informações de linguagem para permitir que os computadores compreendam o conteúdo de imagens ou vídeos e realizem raciocínio e tomada de decisões. Esta tecnologia tem amplas aplicações em atendimento ao cliente inteligente, direção autônoma, descrição de imagens, perguntas e respostas visuais e outros campos. 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 Imagens): Dividir uma imagem em diferentes regiões, cada região representando um objeto semântico. U-Net é uma estrutura 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 outros campos.
• Robotics Vision (Visão Robótica): Aplicar 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 tecnologia de visão computacional para análise de imagem médica, auxiliando os médicos no diagnóstico e tratamento.
• Autonomous Vehicles (Veículos Autônomos): Usar 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, etc.

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 um rico conjunto 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:* 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: Plataforma de anotação de dados de nível empresarial, oferecendo poderosas funcionalidades de colaboração em equipe e gerenciamento de dados.

3. Outras ferramentas:

   • Mediapipe: Framework de aprendizado de máquina multiplataforma desenvolvido pelo Google, oferecendo funcionalidades 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 muito útil para o controle da diversidade de imagens no processo de coleta de dados.

Três, sugestões de caminho de aprendizado

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

1. Conhecimento básico:

   • Álgebra linear: Vetores, matrizes, operações de matrizes, etc.
   • Cálculo: Derivadas, gradientes, regra da cadeia, etc.
   • Probabilidade e estatística: 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).

2. Fundamentos de aprendizado profundo:

   • Redes neurais: Entenda a estrutura básica e os princípios das redes neurais, como redes totalmente conectadas, redes neurais convolucionais (CNN), redes neurais recorrentes (RNN), etc.
   • 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.
   • Funções de perda: Entenda as funções de perda comuns, como perda de entropia cruzada, perda de erro quadrático médio, etc.

3. Conceitos básicos de visão computacional:

   • Fundamentos de processamento de imagem: Filtragem de imagem, detecção de borda, extração de recursos, etc.
   • Rede neural convolucional (CNN): Entenda a estrutura e os princípios da CNN, bem como suas aplicações em reconhecimento de imagem, detecção de objetos, etc.
   • Rede neural recorrente (RNN) e rede de memória de longo prazo (LSTM): Entenda a estrutura e os princípios da RNN e LSTM, bem como suas aplicações em análise de vídeo, descrição de imagem, etc.
   • Rede adversária generativa (GAN): Entenda a estrutura e os princípios da GAN, 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.
   • 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.
   • GAN: Aprenda os princípios básicos das redes adversárias generativas.
   • U-Net: 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.

5. Prática do projeto:

   • Competição Kaggle: 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.
   • Projetos pessoais: Tente projetar e implementar seus próprios projetos de visão computacional, como reconhecimento facial, detecção de objetos, classificação de imagens, etc.

Quatro, sugestões de desenvolvimento de carreira

1. Direção da carreira:

   • Engenheiro de IA: 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.
   • Cientista de dados: Use a tecnologia de visão computacional para análise e mineração de dados.

2. Aprimoramento de habilidades: * Foco em um domínio específico: De acordo com o conselho 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, TensorFlow e bibliotecas de visão computacional como OpenCV.
   • Aprendizado contínuo: Preste atenção às últimas descobertas de pesquisa e tendências de desenvolvimento de tecnologia e melhore continuamente seu nível de habilidade.

3. Conselhos para procurar emprego:

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

V. ConclusãoVisão computacional é um campo cheio de oportunidades e desafios. Ao dominar o conhecimento fundamental, aprender os conceitos principais, 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 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.