Aplikácie a cesty učenia v oblasti počítačového videnia: Populárne technológie, praktické nástroje a sprievodca kariérnym rozvojom

Počítačové videnie (Computer Vision, CV) ako dôležitá vetva v oblasti umelej inteligencie zaznamenalo v posledných rokoch prudký rozvoj. Cieľom tohto článku je usporiadať populárne technické smery v súčasnej oblasti počítačového videnia, odporučiť praktické nástroje a poskytnúť cesty učenia a návrhy kariérneho rozvoja, ktoré čitateľom pomôžu rýchlo začať a hlboko porozumieť tejto oblasti.

I. Prehľad populárnych technických smerov

Podľa „troch horúcich tém“ zverejnených na CVPR (Konferencia o počítačovom videní a rozpoznávaní vzorov) a diskusií na X/Twitteri, medzi populárne smery v súčasnej oblasti počítačového videnia patria:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonštrukcia z viacerých pohľadov a senzorov): Rekonštrukcia trojrozmerných scén pomocou viacerých obrázkov alebo údajov zo senzorov (ako sú LiDAR, hĺbkové kamery). Táto technológia má široké uplatnenie v oblastiach ako autonómne riadenie, robotická navigácia, virtuálna realita, rozšírená realita atď.

2. Image and Video Synthesis (Syntéza obrázkov a videa): Generovanie realistického obrazového a video obsahu pomocou generatívnych adversariálnych sietí (GAN), difúznych modelov a iných technológií. Táto technológia má obrovský potenciál v oblastiach ako vývoj hier, filmové efekty, tvorba reklám atď. Napríklad nástroje ako Stable Diffusion, DALL-E atď. dokážu generovať vysokokvalitné obrázky.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodálne učenie, videnie, jazyk a usudzovanie): Kombinácia vizuálnych informácií s jazykovými informáciami, ktorá umožňuje počítačom porozumieť obsahu obrázkov alebo videí a vykonávať usudzovanie a rozhodovanie. Táto technológia má široké uplatnenie v oblastiach ako inteligentný zákaznícky servis, autonómne riadenie, popis obrázkov, vizuálne otázky a odpovede atď. Napríklad článok LIBERO-X skúma robustnosť vizuálno-jazykovo-akčných modelov.

Okrem vyššie uvedených troch smerov stojí za pozornosť aj nasledujúce technológie:

• Object Detection (Detekcia objektov): Identifikácia a lokalizácia špecifických objektov v obrázkoch alebo videách. Algoritmy série YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) sú jedny z najpopulárnejších algoritmov detekcie objektov.
• Image Segmentation (Segmentácia obrázkov): Rozdelenie obrázka na rôzne oblasti, pričom každá oblasť predstavuje sémantický objekt. U-Net je sieťová štruktúra bežne používaná na segmentáciu lekárskych snímok.
• OCR (Optical Character Recognition, optické rozpoznávanie znakov): Rozpoznávanie textu v obrázkoch. Má široké uplatnenie v oblastiach ako digitalizácia dokumentov, rozpoznávanie poznávacích značiek, preklad textu atď.
• Robotics Vision (Robotické videnie): Aplikácia technológií počítačového videnia na riadenie a navigáciu robotov. Napríklad tím pre preteky dronov z Delft University of Technology používa neurónovú sieť typu end-to-end na priame riadenie pohybu dronu z pixelových vstupov bez potreby tradičného Kalmanovho filtra alebo detektora funkcií.
• Medical Imaging (Lekárske zobrazovanie): Používanie technológií počítačového videnia na analýzu lekárskych snímok na pomoc lekárom pri diagnostike a liečbe.
• Autonomous Vehicles (Autonómne vozidlá): Využívanie technológií počítačového videnia na rozpoznávanie dopravných značiek, chodcov, vozidiel atď. na dosiahnutie funkcií autonómneho riadenia. Súvisiace články sa tiež zameriavajú na bezpečnosť a útočné vektory v prostredí autonómneho riadenia.
• Vision-Language Models (Vizuálno-jazykové modely): Kombinácia vizuálnych informácií a textových informácií na dosiahnutie úloh, ako je generovanie popisu obrázkov, vizuálne otázky a odpovede atď.

II. Odporúčané praktické nástroje

Nasledujú niektoré nástroje bežne používané pri vývoji počítačového videnia:

1. Vývojové rámce:

   • PyTorch: Hlboké učiace sa rámce vyvinuté spoločnosťou Facebook (Meta), ktoré sú široko obľúbené pre svoju flexibilitu a jednoduchosť použitia. KirkDBorne odporučil sériu tutoriálov PyTorch, ktoré sú vhodné pre začiatočníkov v oblasti počítačového videnia.
   • TensorFlow: Hlboké učiace sa rámce vyvinuté spoločnosťou Google, ktoré majú silný ekosystém a bohaté zdroje.
   • MATLAB: Komerčný matematický softvér vyvinutý spoločnosťou MathWorks, ktorý poskytuje bohaté sady nástrojov a príkladov počítačového videnia. Oficiálny MATLAB poskytuje viac ako 50 príkladov počítačového videnia, vrátane kódu, pre jednoduché učenie a aplikáciu.

2. Anotácia a správa údajov: * Roboflow: Platforma poskytujúca funkcie ako anotácia dát, trénovanie modelov a nasadzovanie. Projekt NPC @@measure_plan použil segmentačný model Roboflow rf-detr.

   • Labelbox: Podniková platforma na anotáciu dát, ktorá poskytuje výkonnú tímovú spoluprácu a funkcie správy dát.

3. Ostatné nástroje:

   • Mediapipe: Multiplatformový rámec strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Google, ktorý poskytuje funkcie ako detekcia tváre a odhad držania tela. Projekt NPC @@measure_plan tiež použil Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Simulátor hĺbky ostrosti s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý môže pomôcť pochopiť a vizualizovať efekty hĺbky ostrosti, čo je veľmi užitočné pre kontrolu rozmanitosti obrazu počas procesu zberu dát.

III. Návrhy na študijnú cestu

Nasleduje postupná študijná cesta pre počítačové videnie:

1. Základné znalosti:

   • Lineárna algebra: Vektory, matice, maticové operácie atď.
   • Matematická analýza: Derivácie, gradienty, pravidlo reťaze atď.
   • Teória pravdepodobnosti a štatistika: Rozdelenie pravdepodobnosti, stredná hodnota, rozptyl, odhad maximálnej vierohodnosti atď.
   • Programovanie v jazyku Python: Osvojte si základnú syntax jazyka Python a bežné knižnice (ako NumPy, Pandas).

2. Základy hlbokého učenia:

   • Neurónové siete: Pochopte základnú štruktúru a princípy neurónových sietí, ako sú plne prepojené siete, konvolučné neurónové siete (CNN), rekurentné neurónové siete (RNN) atď.
   • Algoritmus spätného šírenia: Osvojte si princípy a implementáciu algoritmu spätného šírenia.
   • Optimalizačné algoritmy: Oboznámte sa s bežnými optimalizačnými algoritmami, ako je gradientný zostup, Adam atď.
   • Stratové funkcie: Oboznámte sa s bežnými stratovými funkciami, ako je krížová entropická strata, stredná kvadratická chyba atď.

3. Kľúčové koncepty počítačového videnia:

   • Základy spracovania obrazu: Filtrovanie obrazu, detekcia hrán, extrakcia prvkov atď.
   • Konvolučné neurónové siete (CNN): Pochopte štruktúru a princípy CNN a ich aplikácie v oblastiach, ako je rozpoznávanie obrazu a detekcia objektov.
   • Rekurentné neurónové siete (RNN) a siete s dlhou krátkodobou pamäťou (LSTM): Pochopte štruktúru a princípy RNN a LSTM a ich aplikácie v oblastiach, ako je analýza videa a popis obrazu.
   • Generatívne adversariálne siete (GAN): Pochopte štruktúru a princípy GAN a ich aplikácie v oblastiach, ako je generovanie obrazu a oprava obrazu.

4. Čítanie klasických prác:

   • ResNets: Hlboko pochopte štruktúru a výhody reziduálnych sietí.
   • YOLO: Naučte sa koncepčný návrh algoritmov detekcie objektov série YOLO.
   • DeConv: Oboznámte sa s aplikáciou dekonvolúcie pri segmentácii a generovaní obrazu.
   • GAN: Naučte sa základné princípy generatívnych adversariálnych sietí.
   • U-Net: Oboznámte sa s aplikáciou U-Net v oblastiach, ako je segmentácia lekárskych obrazov.
   • Focal Loss: Naučte sa efektívne metódy na riešenie problémov nerovnováhy tried pri detekcii objektov.

5. Projektová prax:

   • Súťaže Kaggle: Zúčastnite sa súťaží počítačového videnia na Kaggle a získajte praktické skúsenosti.
   • Projekty s otvoreným zdrojovým kódom: Zúčastnite sa projektov počítačového videnia s otvoreným zdrojovým kódom a naučte sa kódovacie štandardy a tímovú spoluprácu.
   • Osobné projekty: Pokúste sa navrhnúť a implementovať projekty počítačového videnia sami, ako je rozpoznávanie tváre, detekcia objektov, klasifikácia obrazu atď.

IV. Návrhy na rozvoj kariéry

1. Kariérne smery:

   • AI inžinier: Zodpovedný za vývoj, nasadzovanie a optimalizáciu algoritmov počítačového videnia.
   • Výskumník strojového učenia: Zaoberá sa výskumom a inováciami algoritmov počítačového videnia.
   • Dátový vedec: Využíva technológie počítačového videnia na analýzu a dolovanie dát.

2. Zlepšenie zručností:* Zamerajte sa na konkrétnu oblasť: Podľa návrhu Ashishllm sa zamerajte na pododvetvia ako OCR, detekcia objektov, segmentácia obrazu, rozpoznávanie obrazu atď., a vykonávajte hĺbkový výskum a experimenty.

   • Osvojte si bežné nástroje: Osvojte si hlboké vzdelávacie rámce ako PyTorch, TensorFlow a knižnice počítačového videnia ako OpenCV.
   • Neustále sa učte: Sledujte najnovšie výsledky výskumu a trendy technologického vývoja a neustále zlepšujte svoje zručnosti.

3. Návrhy na hľadanie práce:

   • Získajte projektové skúsenosti: Zúčastňujte sa na projektoch alebo stážach, získajte praktické skúsenosti a ukážte svoje schopnosti.
   • Pripravte sa na pohovor: Oboznámte sa s bežnými algoritmami počítačového videnia a otázkami na pohovoroch a ukážte svoje technické schopnosti.
   • Aktívne komunikujte: Aktívne komunikujte s náborovými pracovníkmi, aby ste pochopili požiadavky na pozíciu a firemnú kultúru. @@__iamaf aktívne hľadá prácu súvisiacu s AI/ML, môžete sa riadiť jeho smerom hľadania práce.

V. ZáverPočítačové videnie je oblasť plná príležitostí a výziev. Osvojením si základných vedomostí, učením sa kľúčovým konceptom, účasťou na praktických projektoch a neustálym sledovaním najnovších trendov v technologickom vývoji, môžete rýchlo vstúpiť do tejto oblasti a hlboko ju pochopiť, a nakoniec dosiahnuť úspech vo svojom profesionálnom rozvoji. Pamätajte na názor Vincenta Sitzmanna: "Videnie" má zmysel len ako súčasť percepčno-akčného kruhu, tradičné počítačové videnie, teda mapovanie obrazu do medzireprezentácie (3D, tok, segmentácia...), čoskoro zmizne. To nám tiež naznačuje, že budúce smerovanie výskumu v oblasti počítačového videnia sa môže viac zameriavať na end-to-end riešenia a inteligentnejšie spôsoby interakcie.