Приложения компьютерного зрения и траектория обучения: популярные технологии, практические инструменты и руководство по развитию карьеры

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) является важной отраслью в области искусственного интеллекта и в последние годы быстро развивается. Эта статья призвана систематизировать популярные направления технологий в области компьютерного зрения, рекомендовать практические инструменты и предоставить рекомендации по траектории обучения и развитию карьеры, чтобы помочь читателям быстро войти в эту область и углубить ее понимание.

I. Обзор популярных технологических направлений

Согласно «Трем популярным темам», опубликованным на CVPR (Конференция по компьютерному зрению и распознаванию образов), и обсуждениям в X/Twitter, текущие популярные направления в области компьютерного зрения включают:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D-реконструкция из нескольких видов и датчиков): Реконструкция трехмерных сцен с использованием нескольких изображений или данных датчиков (таких как LiDAR, камеры глубины). Эта технология широко используется в автономном вождении, навигации роботов, виртуальной реальности, дополненной реальности и других областях.

2. Image and Video Synthesis (Синтез изображений и видео): Генерация реалистичного контента изображений и видео с использованием генеративных состязательных сетей (GAN), диффузионных моделей и других технологий. Эта технология имеет огромный потенциал в разработке игр, создании спецэффектов для фильмов, производстве рекламы и других областях. Например, такие инструменты, как Stable Diffusion, DALL-E, могут генерировать высококачественные изображения.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Мультимодальное обучение, зрение, язык и рассуждение): Объединение визуальной информации с языковой информацией, чтобы компьютеры могли понимать содержание изображений или видео, а также рассуждать и принимать решения. Эта технология широко используется в интеллектуальной службе поддержки клиентов, автономном вождении, описании изображений, визуальных вопросах и ответах и других областях. Например, в статье LIBERO-X исследуется устойчивость моделей зрения-языка-действия.

Помимо вышеупомянутых трех основных направлений, стоит обратить внимание на следующие технологии:

• Object Detection (Обнаружение объектов): Идентификация и локализация определенных объектов на изображениях или видео. Алгоритмы серии YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) являются одними из популярных алгоритмов обнаружения объектов в настоящее время.
• Image Segmentation (Сегментация изображений): Разделение изображения на разные области, каждая из которых представляет собой семантический объект. U-Net — это сетевая структура, обычно используемая для сегментации медицинских изображений.
• OCR (Optical Character Recognition, оптическое распознавание символов): Распознавание текста на изображениях. Широко используется в оцифровке документов, распознавании номерных знаков, текстовом переводе и других областях.
• Robotics Vision (Роботизированное зрение): Применение технологий компьютерного зрения для управления роботами и навигации. Например, команда гонок дронов Делфтского технологического университета использует сквозную нейронную сеть для управления движением дрона непосредственно из пиксельных входных данных, без традиционного фильтра Калмана или детекторов признаков.
• Medical Imaging (Медицинская визуализация): Использование технологий компьютерного зрения для анализа медицинских изображений, чтобы помочь врачам в диагностике и лечении.
• Autonomous Vehicles (Автономные транспортные средства): Использование технологий компьютерного зрения для распознавания дорожных знаков, пешеходов, транспортных средств и т. д. для реализации функций автономного вождения. Соответствующие статьи также посвящены безопасности и векторам атак в условиях автономного вождения.
• Vision-Language Models (Модели зрения-языка): Объединение визуальной и текстовой информации для выполнения таких задач, как генерация описаний изображений, визуальные вопросы и ответы.

II. Рекомендации по практическим инструментам

Ниже приведены некоторые инструменты, обычно используемые в процессе разработки компьютерного зрения:

1. Фреймворки разработки:

   • PyTorch: Фреймворк глубокого обучения, разработанный Facebook (Meta), широко популярен благодаря своей гибкости и простоте использования. KirkDBorne рекомендовал серию учебных пособий по PyTorch, подходящих для начинающих в области компьютерного зрения.
   • TensorFlow: Фреймворк глубокого обучения, разработанный Google, с мощной экосистемой и богатыми ресурсами.
   • MATLAB: Коммерческое математическое программное обеспечение, разработанное MathWorks, предоставляет богатый набор инструментов и примеров компьютерного зрения. Официальный MATLAB предоставляет более 50 примеров компьютерного зрения, включая код, что упрощает обучение и применение.

2. Аннотация и управление данными: * Roboflow: Платформа, предоставляющая функции разметки данных, обучения моделей и развертывания. Проект NPC @@measure_plan использовал модель сегментации rf-detr от Roboflow.

   • Labelbox: Платформа разметки данных корпоративного уровня, предоставляющая мощные функции для командной работы и управления данными.

3. Другие инструменты:

   • Mediapipe: Кроссплатформенный фреймворк машинного обучения, разработанный Google, предоставляющий функции обнаружения лиц, оценки позы тела и т. д. Проект NPC @@measure_plan также использовал Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Симулятор глубины резкости с открытым исходным кодом, который может помочь понять и визуализировать эффект глубины резкости, что очень полезно для контроля разнообразия изображений в процессе сбора данных.

III. Рекомендации по пути обучения

Ниже приведен пошаговый путь обучения компьютерному зрению:

1. Базовые знания:

   • Линейная алгебра: Векторы, матрицы, матричные операции и т. д.
   • Математический анализ: Производные, градиенты, правило цепочки и т. д.
   • Теория вероятностей и статистика: Распределения вероятностей, математическое ожидание, дисперсия, оценка максимального правдоподобия и т. д.
   • Программирование на Python: Освоение базового синтаксиса языка Python и часто используемых библиотек (таких как NumPy, Pandas).

2. Основы глубокого обучения:

   • Нейронные сети: Понимание базовой структуры и принципов нейронных сетей, таких как полносвязные сети, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и т. д.
   • Алгоритм обратного распространения ошибки: Освоение принципов и реализации алгоритма обратного распространения ошибки.
   • Алгоритмы оптимизации: Знакомство с часто используемыми алгоритмами оптимизации, такими как градиентный спуск, Adam и т. д.
   • Функции потерь: Знакомство с часто используемыми функциями потерь, такими как кросс-энтропия, среднеквадратичная ошибка и т. д.

3. Основные концепции компьютерного зрения:

   • Основы обработки изображений: Фильтрация изображений, обнаружение границ, извлечение признаков и т. д.
   • Сверточные нейронные сети (CNN): Понимание структуры и принципов CNN, а также их применения в распознавании изображений, обнаружении объектов и т. д.
   • Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM): Понимание структуры и принципов RNN и LSTM, а также их применения в анализе видео, описании изображений и т. д.
   • Генеративные состязательные сети (GAN): Понимание структуры и принципов GAN, а также их применения в генерации изображений, восстановлении изображений и т. д.

4. Чтение классических статей:

   • ResNets: Углубленное понимание структуры и преимуществ остаточных сетей.
   • YOLO: Изучение идей проектирования алгоритмов обнаружения объектов семейства YOLO.
   • DeConv: Знакомство с применением обратной свертки в сегментации и генерации изображений.
   • GAN: Изучение основных принципов генеративных состязательных сетей.
   • U-Net: Знакомство с применением U-Net в сегментации медицинских изображений и т. д.
   • Focal Loss: Изучение эффективного метода решения проблемы дисбаланса классов при обнаружении объектов.

5. Практические проекты:

   • Соревнования Kaggle: Участие в соревнованиях по компьютерному зрению на Kaggle для накопления практического опыта.
   • Проекты с открытым исходным кодом: Участие в проектах с открытым исходным кодом по компьютерному зрению для изучения стандартов кодирования и командной работы.
   • Личные проекты: Попытка самостоятельно проектировать и реализовывать проекты по компьютерному зрению, такие как распознавание лиц, обнаружение объектов, классификация изображений и т. д.

IV. Рекомендации по развитию карьеры

1. Направления карьеры:

   • AI-инженер: Отвечает за разработку, развертывание и оптимизацию алгоритмов компьютерного зрения.
   • Исследователь машинного обучения: Занимается исследованиями и инновациями в области алгоритмов компьютерного зрения.
   • Data Scientist: Использует технологии компьютерного зрения для анализа и извлечения данных.

2. Повышение квалификации: * Сосредоточьтесь на конкретной области: Следуя совету Ashishllm, сосредоточьтесь на таких подобластях, как OCR, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание изображений, и проводите углубленные исследования и эксперименты.

   • Освойте общие инструменты: Освойте такие фреймворки глубокого обучения, как PyTorch и TensorFlow, а также библиотеки компьютерного зрения, такие как OpenCV.
   • Непрерывное обучение: Следите за последними результатами исследований и тенденциями развития технологий, постоянно повышайте свой уровень квалификации.

3. Советы по поиску работы:

   • Накопление опыта работы над проектами: Участвуя в проектах или стажировках, накапливайте практический опыт и демонстрируйте свои способности.
   • Подготовка к собеседованию: Ознакомьтесь с распространенными алгоритмами компьютерного зрения и вопросами для собеседований, продемонстрируйте свои технические навыки.
   • Активное общение: Активно общайтесь с рекрутерами, чтобы понять требования к должности и корпоративную культуру. @@__iamaf активно ищет работу, связанную с AI/ML, вы можете обратиться к его направлениям поиска работы.

V. ЗаключениеКомпьютерное зрение – это область, полная возможностей и вызовов. Освоив базовые знания, изучив ключевые концепции, участвуя в практических проектах и постоянно следя за последними тенденциями развития технологий, можно быстро войти в эту область и глубоко ее понять, и в конечном итоге добиться успеха в профессиональном развитии. Помните точку зрения Винсента Зитцманна: «Зрение» имеет смысл только как часть цикла восприятия-действия, традиционное компьютерное зрение, то есть отображение изображений в промежуточные представления (3D, поток, сегментация...), скоро исчезнет. Это также подсказывает нам, что будущие направления исследований в области компьютерного зрения могут быть больше сосредоточены на сквозных решениях и более интеллектуальных способах взаимодействия.