Računalniški vid: Aplikacije in učna pot: priljubljene tehnologije, uporabna orodja in vodnik za razvoj kariere

Računalniški vid (Computer Vision, CV) kot pomembna veja področja umetne inteligence v zadnjih letih hitro napreduje. Namen tega članka je urediti trenutne priljubljene tehnološke smeri na področju računalniškega vida, priporočiti uporabna orodja in ponuditi učne poti ter nasvete za razvoj kariere, da bi bralcem pomagali hitro začeti in poglobljeno razumeti to področje.

I. Pregled priljubljenih tehnoloških smeri

Glede na "tri priljubljene teme", objavljene na CVPR (Konferenca o računalniškem vidu in prepoznavanju vzorcev), in razprave na X/Twitterju, trenutne priljubljene smeri na področju računalniškega vida vključujejo:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonstrukcija iz več pogledov in senzorjev): Rekonstrukcija tridimenzionalnih prizorov z uporabo več slik ali podatkov senzorjev (kot so LiDAR, globinske kamere). Ta tehnologija se široko uporablja na področjih, kot so avtonomna vožnja, robotska navigacija, virtualna resničnost, obogatena resničnost itd.

2. Image and Video Synthesis (Sinteza slik in videoposnetkov): Ustvarjanje realističnih slik in video vsebin z uporabo generativnih nasprotniških mrež (GANs), difuzijskih modelov in drugih tehnologij. Ta tehnologija ima velik potencial na področjih razvoja iger, filmskih učinkov, izdelave oglasov itd. Na primer, orodja, kot sta Stable Diffusion in DALL-E, lahko ustvarijo visokokakovostne slike.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodalno učenje, vid, jezik in sklepanje): Združevanje vizualnih informacij z jezikovnimi informacijami, da računalnik lahko razume vsebino slik ali videoposnetkov ter izvaja sklepanje in odločanje. Ta tehnologija se široko uporablja na področjih, kot so inteligentna služba za pomoč uporabnikom, avtonomna vožnja, opisovanje slik, vizualno spraševanje itd. Na primer, članek LIBERO-X raziskuje robustnost modelov vid-jezik-akcija.

Poleg zgornjih treh smeri je treba biti pozoren tudi na naslednje tehnologije:

• Object Detection (Zaznavanje objektov): Prepoznavanje in lociranje določenih objektov na slikah ali videoposnetkih. Algoritmi serije YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) so trenutno eden od priljubljenih algoritmov za zaznavanje objektov.
• Image Segmentation (Segmentacija slik): Razdelitev slike na različna območja, pri čemer vsako območje predstavlja semantični objekt. U-Net je omrežna struktura, ki se pogosto uporablja za segmentacijo medicinskih slik.
• OCR (Optical Character Recognition, optično prepoznavanje znakov): Prepoznavanje besedila na slikah. Široko se uporablja na področjih digitalizacije dokumentov, prepoznavanja registrskih tablic, prevajanja besedil itd.
• Robotics Vision (Robotski vid): Uporaba tehnologije računalniškega vida za nadzor in navigacijo robotov. Na primer, ekipa za dirkanje z droni na Delft University of Technology uporablja nevronsko mrežo od konca do konca za neposredno upravljanje gibanja drona iz slikovnih pik, brez tradicionalnih Kalmanovih filtrov ali detektorjev značilnosti.
• Medical Imaging (Medicinsko slikanje): Uporaba tehnologije računalniškega vida za analizo medicinskih slik, ki pomaga zdravnikom pri diagnozi in zdravljenju.
• Autonomous Vehicles (Avtonomna vozila): Uporaba tehnologije računalniškega vida za prepoznavanje prometnih znakov, pešcev, vozil itd., za doseganje funkcije avtonomne vožnje. Povezani članki se osredotočajo tudi na varnost in napadalne vektorje v avtonomnem voznem okolju.
• Vision-Language Models (Modeli vid-jezik): Združevanje vizualnih informacij in besedilnih informacij za doseganje nalog, kot so generiranje opisov slik, vizualno spraševanje itd.

II. Priporočila za uporabna orodja

Sledi nekaj orodij, ki se pogosto uporabljajo v procesu razvoja računalniškega vida:

1. Razvojni okvirji:

   • PyTorch: Okvir za globoko učenje, ki ga je razvil Facebook (Meta), je zaradi svoje prilagodljivosti in enostavnosti uporabe široko priljubljen. KirkDBorne je priporočil vrsto vadnic PyTorch, primernih za začetnike v računalniškem vidu.
   • TensorFlow: Okvir za globoko učenje, ki ga je razvil Google, ima močan ekosistem in bogate vire.
   • MATLAB: Komercialna matematična programska oprema, ki jo je razvil MathWorks, ponuja bogat nabor orodij in primerov za računalniški vid. Uradni MATLAB ponuja več kot 50 primerov računalniškega vida, ki vsebujejo kodo, kar olajša učenje in uporabo.

2. Označevanje in upravljanje podatkov:* Roboflow: Platforma, ki ponuja funkcije, kot so označevanje podatkov, usposabljanje modelov in uvajanje. Projekt NPC @@measure_plan je uporabil Roboflowov segmentacijski model rf-detr.

• Labelbox: Platforma za označevanje podatkov na ravni podjetja, ki ponuja zmogljivo timsko sodelovanje in funkcije upravljanja podatkov.

3. Druga orodja:

   • Mediapipe: Okvir za strojno učenje za različne platforme, ki ga je razvil Google in ponuja funkcije, kot so zaznavanje obrazov in ocena drže telesa. Projekt NPC @@measure_plan je uporabil tudi Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Simulator globinske ostrine odprte kode, ki lahko pomaga razumeti in vizualizirati učinke globinske ostrine, kar je zelo koristno za nadzor raznolikosti slik med postopkom zbiranja podatkov.

Tri, predlogi za učno pot

Tukaj je postopna učna pot za računalniški vid:

1. Osnovno znanje:

   • Linearna algebra: Vektorji, matrike, matrične operacije itd.
   • Matematična analiza: Odvodi, gradienti, verižno pravilo itd.
   • Verjetnost in statistika: Verjetnostne porazdelitve, pričakovana vrednost, varianca, največja verjetnostna ocena itd.
   • Programiranje v Pythonu: Obvladajte osnovno sintakso jezika Python in pogosto uporabljene knjižnice (kot sta NumPy, Pandas).

2. Osnove globokega učenja:

   • Nevronske mreže: Razumevanje osnovne strukture in načel nevronskih mrež, kot so popolnoma povezane mreže, konvolucijske nevronske mreže (CNN), rekurentne nevronske mreže (RNN) itd.
   • Algoritem povratnega razširjanja: Obvladajte načelo in implementacijo algoritma povratnega razširjanja.
   • Optimizacijski algoritmi: Razumevanje pogosto uporabljenih optimizacijskih algoritmov, kot sta gradientni spust, Adam itd.
   • Funkcije izgube: Razumevanje pogosto uporabljenih funkcij izgube, kot sta navzkrižna entropijska izguba, izguba srednje kvadratne napake itd.

3. Osrednji koncepti računalniškega vida:

   • Osnove obdelave slik: Filtriranje slik, zaznavanje robov, ekstrakcija značilnosti itd.
   • Konvolucijske nevronske mreže (CNN): Razumevanje strukture in načel CNN ter njihove uporabe na področjih, kot so prepoznavanje slik, zaznavanje objektov itd.
   • Rekurentne nevronske mreže (RNN) in mreže dolge kratkoročne pomnilnosti (LSTM): Razumevanje strukture in načel RNN in LSTM ter njihove uporabe na področjih, kot so video analiza, opisovanje slik itd.
   • Generativne nasprotne mreže (GAN): Razumevanje strukture in načel GAN ter njihove uporabe na področjih, kot so generiranje slik, popravilo slik itd.

4. Branje klasičnih člankov:

   • ResNets: Poglobljeno razumevanje strukture in prednosti preostalih mrež.
   • YOLO: Učenje idej za načrtovanje algoritmov za zaznavanje objektov serije YOLO.
   • DeConv: Razumevanje uporabe dekonvolucije pri segmentaciji in generiranju slik.
   • GAN: Učenje osnovnih načel generativnih nasprotnih mrež.
   • U-Net: Razumevanje uporabe U-Net na področjih, kot je segmentacija medicinskih slik.
   • Focal Loss: Učenje učinkovitih metod za reševanje problema neravnovesja razredov pri zaznavanju objektov.

5. Projektna praksa:

   • Tekmovanja Kaggle: Sodelujte na tekmovanjih računalniškega vida na Kaggle in si pridobite praktične izkušnje.
   • Projekti odprte kode: Sodelujte pri projektih računalniškega vida odprte kode, da se naučite standardov kodiranja in timskega sodelovanja.
   • Osebni projekti: Poskusite sami oblikovati in implementirati projekte računalniškega vida, kot so prepoznavanje obrazov, zaznavanje predmetov, klasifikacija slik itd.

Štiri, predlogi za razvoj kariere

1. Poklicna usmeritev:

   • Inženir AI: Odgovoren za razvoj, uvajanje in optimizacijo algoritmov računalniškega vida.
   • Raziskovalec strojnega učenja: Ukvarja se z raziskavami in inovacijami algoritmov računalniškega vida.
   • Podatkovni znanstvenik: Uporablja tehnologijo računalniškega vida za analizo in rudarjenje podatkov.

2. Izboljšanje spretnosti: * Osredotočite se na določeno področje: Glede na nasvet Ashishllm se osredotočite na področja, kot so OCR, zaznavanje objektov, segmentacija slik, prepoznavanje slik itd., ter izvajajte poglobljene raziskave in eksperimente.

   • Obvladajte običajna orodja: Tekoče obvladajte ogrodja za globoko učenje, kot sta PyTorch in TensorFlow, ter knjižnice za računalniški vid, kot je OpenCV.
   • Nadaljujte z učenjem: Spremljajte najnovejše raziskovalne dosežke in trende tehnološkega razvoja ter nenehno izboljšujte svoje spretnosti.

3. Nasveti za iskanje zaposlitve:

   • Nabirajte projektne izkušnje: S sodelovanjem v projektih ali praksi nabirajte praktične izkušnje in pokažite svoje sposobnosti.
   • Pripravite se na razgovor: Seznanite se z običajnimi algoritmi računalniškega vida in vprašanji za razgovor ter pokažite svoje tehnično znanje.
   • Aktivno komunicirajte: Aktivno komunicirajte z zaposlenimi v kadrovski službi, da bi razumeli zahteve delovnega mesta in kulturo podjetja. @@__iamaf aktivno išče delo, povezano z AI/ML, in se lahko sklicuje na njegovo usmeritev pri iskanju zaposlitve.

Peto, povzetekRačunalniški vid je področje, polno priložnosti in izzivov. Z obvladovanjem osnovnega znanja, učenjem ključnih konceptov, sodelovanjem v praktičnih projektih in nenehnim spremljanjem najnovejših trendov tehnološkega razvoja lahko hitro začnete in poglobljeno razumete to področje ter na koncu uspete v svoji karieri. Zapomnite si stališče Vincenta Sitzmanna: "Vid" je smiseln le kot del zaznavno-akcijskega kroga, tradicionalni računalniški vid, ki preslikuje slike v vmesne predstavitve (3D, tok, segmentacija...), bo izginil. To nam tudi nakazuje, da bo prihodnja smer raziskav računalniškega vida morda bolj osredotočena na rešitve od konca do konca in pametnejše načine interakcije.