Aplicații și Căi de Învățare în Viziunea Computerizată: Tehnologii Populare, Instrumente Utile și Ghid de Dezvoltare a Carierei

Viziunea computerizată (Computer Vision, CV), ca ramură importantă a domeniului inteligenței artificiale, a cunoscut o dezvoltare rapidă în ultimii ani. Acest articol își propune să sistematizeze direcțiile tehnologice populare actuale din domeniul viziunii computerizate, să recomande instrumente utile și să ofere căi de învățare și sugestii de dezvoltare a carierei, pentru a ajuta cititorii să intre rapid și să înțeleagă profund acest domeniu.

I. Scanarea Direcțiilor Tehnologice Populare

Conform „celor trei subiecte populare” publicate la CVPR (Conferința privind Viziunea Computerizată și Recunoașterea Pattern-urilor), precum și discuțiilor de pe X/Twitter, direcțiile populare actuale din domeniul viziunii computerizate includ:

1. 3D from Multi-View and Sensors (Reconstrucție 3D din perspective multiple și senzori): Reconstruirea scenei tridimensionale folosind mai multe imagini sau date de la senzori (cum ar fi LiDAR, camere de adâncime). Această tehnologie are aplicații largi în conducerea autonomă, navigația robotică, realitatea virtuală, realitatea augmentată etc.

2. Image and Video Synthesis (Sinteza imaginilor și a videoclipurilor): Generarea de conținut realist de imagini și videoclipuri folosind rețele generative adversariale (GAN-uri), modele de difuzie și alte tehnologii. Această tehnologie are un potențial enorm în dezvoltarea de jocuri, efecte speciale pentru filme, producție publicitară etc. De exemplu, instrumente precum Stable Diffusion, DALL-E pot genera imagini de înaltă calitate.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Învățare multimodală, viziune, limbaj și raționament): Combinarea informațiilor vizuale cu informațiile lingvistice, permițând computerului să înțeleagă conținutul imaginilor sau al videoclipurilor și să efectueze raționamente și luări de decizii. Această tehnologie are aplicații largi în serviciul inteligent pentru clienți, conducerea autonomă, descrierea imaginilor, întrebări și răspunsuri vizuale etc. De exemplu, lucrarea LIBERO-X studiază robustețea modelelor vizual-lingvistice-de acțiune.

Pe lângă cele trei direcții menționate mai sus, următoarele tehnologii merită, de asemenea, atenție:

• Object Detection (Detectarea obiectelor): Identificarea și localizarea obiectelor specifice în imagini sau videoclipuri. Algoritmii din seria YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) sunt printre algoritmii populari de detectare a obiectelor în prezent.
• Image Segmentation (Segmentarea imaginilor): Împărțirea unei imagini în diferite regiuni, fiecare regiune reprezentând un obiect semantic. U-Net este o structură de rețea utilizată frecvent pentru segmentarea imaginilor medicale.
• OCR (Optical Character Recognition, Recunoaștere optică a caracterelor): Recunoașterea textului din imagini. Este utilizat pe scară largă în digitalizarea documentelor, recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare, traducerea textului etc.
• Robotics Vision (Viziune robotică): Aplicarea tehnologiei de viziune computerizată la controlul și navigația robotului. De exemplu, echipa de curse cu drone de la Delft University of Technology folosește rețele neuronale end-to-end pentru a controla direct mișcarea dronei de la intrarea pixelilor, fără a fi nevoie de filtre Kalman tradiționale sau detectoare de caracteristici.
• Medical Imaging (Imagistica medicală): Utilizarea tehnologiei de viziune computerizată pentru analiza imaginilor medicale, ajutând medicii în diagnostic și tratament.
• Autonomous Vehicles (Vehicule autonome): Utilizarea tehnologiei de viziune computerizată pentru a identifica semnele de circulație, pietonii, vehiculele etc., pentru a realiza funcții de conducere autonomă. Lucrările conexe se concentrează, de asemenea, pe siguranța și vectorii de atac în mediile de conducere autonomă.
• Vision-Language Models (Modele vizual-lingvistice): Combinarea informațiilor vizuale și a informațiilor textuale pentru a realiza sarcini precum generarea descrierilor de imagini, întrebări și răspunsuri vizuale.

II. Recomandări de Instrumente Utile

Următoarele sunt câteva instrumente utilizate în mod obișnuit în procesul de dezvoltare a viziunii computerizate:

1. Cadre de dezvoltare:

   • PyTorch: Cadru de învățare profundă dezvoltat de Facebook (Meta), popular pentru flexibilitatea și ușurința sa de utilizare. KirkDBorne a recomandat o serie de tutoriale PyTorch, potrivite pentru începătorii în viziunea computerizată.
   • TensorFlow: Cadru de învățare profundă dezvoltat de Google, cu un ecosistem puternic și resurse bogate.
   • MATLAB: Software matematic comercial dezvoltat de MathWorks, oferind o cutie de instrumente și exemple bogate de viziune computerizată. MATLAB oferă oficial peste 50 de exemple de viziune computerizată, inclusiv cod, pentru a facilita învățarea și aplicarea.

2. Etichetarea și gestionarea datelor:## II. Instrumente și platforme comune

3. Biblioteci de programare:

   • OpenCV: O bibliotecă cuprinzătoare de viziune artificială care oferă o gamă largă de funcții, inclusiv procesarea imaginilor, detectarea obiectelor și urmărirea video. Este o bibliotecă esențială pentru dezvoltarea aplicațiilor de viziune artificială.
   • TensorFlow: Un cadru de învățare automată dezvoltat de Google, care oferă suport puternic pentru rețelele neuronale și este utilizat pe scară largă în sarcinile de viziune artificială. Este potrivit pentru construirea și antrenarea modelelor complexe de învățare profundă.
   • PyTorch: Un alt cadru popular de învățare automată, cunoscut pentru flexibilitatea și ușurința sa de utilizare. Este preferat de mulți cercetători și dezvoltatori pentru cercetare și prototipare.

4. Platforme de etichetare a datelor:

   • Roboflow: O platformă care oferă funcții precum etichetarea datelor, antrenarea modelelor și implementarea. Proiectul NPC @@measure_plan a folosit modelul de segmentare rf-detr de la Roboflow. //Proiectul NPC @@measure_plan a folosit modelul de segmentare rf-detr de la Roboflow.
   • Labelbox: O platformă de etichetare a datelor de nivel enterprise care oferă funcții puternice de colaborare în echipă și gestionare a datelor.

5. Alte instrumente:

   • Mediapipe: Un cadru de învățare automată multiplatformă dezvoltat de Google, care oferă funcții precum detectarea feței și estimarea posturii corpului. Proiectul NPC @@measure_plan a folosit și Mediapipe. //Proiectul NPC @@measure_plan a folosit și Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Un simulator open-source de profunzime de câmp care poate ajuta la înțelegerea și vizualizarea efectelor de profunzime de câmp. Este util pentru controlul diversității imaginilor în timpul procesului de colectare a datelor.

III. Sugestii de parcurs de învățare

Iată un parcurs de învățare pas cu pas pentru viziune artificială:

1. Cunoștințe de bază:

   • Algebră liniară: Vectori, matrice, operații cu matrice etc.
   • Calcul: Derivate, gradienți, regula lanțului etc.
   • Probabilitate și statistică: Distribuții de probabilitate, așteptare, varianță, estimare de maximă verosimilitate etc.
   • Programare Python: Stăpânirea sintaxei de bază a limbajului Python și a bibliotecilor utilizate în mod obișnuit (cum ar fi NumPy, Pandas).

2. Fundamentele învățării profunde:

   • Rețele neuronale: Înțelegerea structurii de bază și a principiilor rețelelor neuronale, cum ar fi rețelele complet conectate, rețelele neuronale convoluționale (CNN), rețelele neuronale recurente (RNN) etc.
   • Algoritmul de backpropagation: Stăpânirea principiilor și implementării algoritmului de backpropagation.
   • Algoritmi de optimizare: Înțelegerea algoritmilor de optimizare utilizați în mod obișnuit, cum ar fi gradient descent, Adam etc.
   • Funcții de pierdere: Înțelegerea funcțiilor de pierdere utilizate în mod obișnuit, cum ar fi pierderea de entropie încrucișată, pierderea de eroare pătratică medie etc.

3. Concepte de bază ale viziunii artificiale:

   • Fundamentele procesării imaginilor: Filtrarea imaginilor, detectarea marginilor, extragerea caracteristicilor etc.
   • Rețele neuronale convoluționale (CNN): Înțelegerea structurii și a principiilor CNN și a aplicațiilor sale în domenii precum recunoașterea imaginilor, detectarea obiectelor etc.
   • Rețele neuronale recurente (RNN) și rețele de memorie pe termen lung (LSTM): Înțelegerea structurii și a principiilor RNN și LSTM și a aplicațiilor sale în domenii precum analiza video, descrierea imaginilor etc.
   • Rețele generative adversariale (GAN): Înțelegerea structurii și a principiilor GAN și a aplicațiilor sale în domenii precum generarea de imagini, repararea imaginilor etc.

4. Citirea lucrărilor clasice:

   • ResNets: Înțelegerea aprofundată a structurii și a avantajelor rețelelor reziduale.
   • YOLO: Învățarea ideilor de design ale algoritmilor de detectare a obiectelor din seria YOLO.
   • DeConv: Înțelegerea aplicației deconvolutionării în segmentarea și generarea imaginilor.
   • GAN: Învățarea principiilor de bază ale rețelelor generative adversariale.
   • U-Net: Înțelegerea aplicației U-Net în domenii precum segmentarea imaginilor medicale.
   • Focal Loss: Învățarea unei metode eficiente de rezolvare a problemei dezechilibrului de clasă în detectarea obiectelor.

5. Practica proiectului:

   • Competiții Kaggle: Participarea la competițiile de viziune artificială de pe Kaggle pentru a acumula experiență practică.
   • Proiecte open-source: Participarea la proiecte open-source de viziune artificială pentru a învăța standardele de cod și colaborarea în echipă.
   • Proiecte personale: Încercarea de a proiecta și implementa singur proiecte de viziune artificială, cum ar fi recunoașterea feței, detectarea obiectelor, clasificarea imaginilor etc.

IV. Sugestii de dezvoltare a carierei

1. Direcții de carieră:

   • Inginer AI: Responsabil pentru dezvoltarea, implementarea și optimizarea algoritmilor de viziune artificială.
   • Cercetător în învățare automată: Angajat în cercetarea și inovarea algoritmilor de viziune artificială.
   • Om de știință al datelor: Utilizarea tehnologiilor de viziune artificială pentru analiza și extragerea datelor.

2. Îmbunătățirea abilităților: * Concentrează-te pe un domeniu specific: Conform sfaturilor lui Ashishllm, concentrează-te pe subdomenii precum OCR, detectarea obiectelor, segmentarea imaginilor, recunoașterea imaginilor etc., și efectuează cercetări și experimente aprofundate.

   • Stăpânește instrumentele utilizate frecvent: Familiarizează-te cu cadrele de deep learning precum PyTorch, TensorFlow și cu bibliotecile de viziune computerizată precum OpenCV.
   • Învățare continuă: Urmărește cele mai recente rezultate ale cercetărilor și tendințele de dezvoltare tehnologică, îmbunătățindu-ți constant nivelul de competențe.

3. Sugestii pentru căutarea unui loc de muncă:

   • Acumulează experiență în proiecte: Prin participarea la proiecte sau stagii, acumulează experiență practică și demonstrează-ți abilitățile.
   • Pregătește-te pentru interviu: Familiarizează-te cu algoritmii comuni de viziune computerizată și cu întrebările de interviu, demonstrându-ți puterea tehnică.
   • Comunică activ: Comunică activ cu recrutorii, înțelegând cerințele postului și cultura companiei. @@__iamaf caută activ locuri de muncă legate de AI/ML, poate consulta direcția sa de căutare a unui loc de muncă.

V. ConcluzieViziunea computerizată este un domeniu plin de oportunități și provocări. Prin stăpânirea cunoștințelor de bază, învățarea conceptelor cheie, participarea la proiecte practice și urmărirea continuă a celor mai recente tendințe de dezvoltare tehnologică, puteți intra rapid și înțelege profund acest domeniu, obținând în cele din urmă succes în dezvoltarea carierei. Amintiți-vă opinia lui Vincent Sitzmann: "Viziunea" are sens doar ca parte a unui ciclu percepție-acțiune, iar viziunea computerizată tradițională, care mapează imaginile la reprezentări intermediare (3D, flux, segmentare...), este pe cale de dispariție. Acest lucru ne sugerează, de asemenea, că viitoarele direcții de cercetare în viziunea computerizată se pot concentra mai mult pe soluții end-to-end și pe moduri de interacțiune mai inteligente.