Računarski vid primene i put učenja: Popularne tehnologije, praktični alati i vodič za razvoj karijere

Računarski vid (Computer Vision, CV), kao važna grana oblasti veštačke inteligencije, poslednjih godina se ubrzano razvija. Ovaj članak ima za cilj da razvrsta trenutne popularne tehnološke pravce u oblasti računarskog vida, preporuči praktične alate i pruži savete za put učenja i razvoj karijere, kako bi pomogao čitaocima da brzo uđu u ovu oblast i dublje je razumeju.

I. Pregled popularnih tehnoloških pravaca

Prema „Tri glavne popularne teme“ objavljene na CVPR (Konferencija o računarskom vidu i prepoznavanju obrazaca), kao i diskusijama na X/Twitteru, trenutni popularni pravci u oblasti računarskog vida uključuju:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D rekonstrukcija iz više uglova i senzora): Korišćenje više slika ili podataka senzora (kao što su LiDAR, kamere za dubinu) za rekonstrukciju trodimenzionalnih scena. Ova tehnologija ima široku primenu u autonomnoj vožnji, robotskoj navigaciji, virtuelnoj realnosti, proširenoj realnosti i drugim oblastima.

2. Image and Video Synthesis (Sinteza slika i video zapisa): Korišćenje generativnih adversarijalnih mreža (GANs), difuzionih modela i drugih tehnologija za generisanje realističnog sadržaja slika i video zapisa. Ova tehnologija ima ogroman potencijal u razvoju igara, filmskim efektima, produkciji reklama i drugim oblastima. Na primer, alati kao što su stabilna difuzija, DALL-E, itd., mogu da generišu slike visokog kvaliteta.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodalno učenje, vid, jezik i rezonovanje): Kombinovanje vizuelnih informacija sa jezičkim informacijama, omogućavajući računaru da razume sadržaj slike ili video zapisa i da rezonuje i donosi odluke. Ova tehnologija ima široku primenu u inteligentnoj korisničkoj službi, autonomnoj vožnji, opisu slika, vizuelnom odgovaranju na pitanja i drugim oblastima. Na primer, LIBERO-X rad istražuje robusnost modela vizuelno-jezičko-akcionih modela.

Pored gore navedena tri glavna pravca, sledeće tehnologije takođe zaslužuju pažnju:

• Object Detection (Detekcija objekata): Identifikacija i lociranje specifičnih objekata na slikama ili video zapisima. YOLO serija algoritama (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) je jedan od trenutno popularnih algoritama za detekciju objekata.
• Image Segmentation (Segmentacija slike): Deljenje slike na različite regione, pri čemu svaki region predstavlja semantički objekat. U-Net je struktura mreže koja se obično koristi za segmentaciju medicinskih slika.
• OCR (Optical Character Recognition, Optičko prepoznavanje znakova): Prepoznavanje teksta na slikama. Široko se primenjuje u digitalizaciji dokumenata, prepoznavanju registarskih tablica, prevođenju teksta i drugim oblastima.
• Robotics Vision (Robotski vid): Primena tehnologije računarskog vida na kontrolu i navigaciju robota. Na primer, tim za trke dronova sa Delft University of Technology koristi neuronsku mrežu od kraja do kraja, direktno kontrolišući kretanje drona iz pikselnih ulaza, bez potrebe za tradicionalnim Kalmanovim filterom ili detektorima karakteristika.
• Medical Imaging (Medicinsko snimanje): Korišćenje tehnologije računarskog vida za analizu medicinskih slika, pomažući lekarima u dijagnozi i lečenju.
• Autonomous Vehicles (Autonomna vozila): Korišćenje tehnologije računarskog vida za prepoznavanje saobraćajnih znakova, pešaka, vozila itd., za realizaciju funkcije autonomne vožnje. Povezani radovi takođe se fokusiraju na bezbednost i vektore napada u autonomnom okruženju vožnje.
• Vision-Language Models (Modeli vizuelnog jezika): Kombinovanje vizuelnih informacija i tekstualnih informacija za realizaciju zadataka kao što su generisanje opisa slika, vizuelno odgovaranje na pitanja itd.

II. Preporuka praktičnih alata

Sledi nekoliko alata koji se obično koriste u procesu razvoja računarskog vida:

1. Okviri za razvoj:

   • PyTorch: Okvir za duboko učenje koji je razvio Facebook (Meta), široko je popularan zbog svoje fleksibilnosti i jednostavnosti korišćenja. KirkDBorne je preporučio niz PyTorch tutorijala, pogodnih za početnike u računarskom vidu.
   • TensorFlow: Okvir za duboko učenje koji je razvio Google, sa snažnim ekosistemom i bogatim resursima.
   • MATLAB: Komercijalni matematički softver koji je razvio MathWorks, pruža bogat alatni okvir za računarski vid i primere. Zvanični MATLAB pruža preko 50 primera računarskog vida, uključujući kod, radi lakšeg učenja i primene.

2. Označavanje i upravljanje podacima: * Roboflow: Платформа која пружа функције као што су обележавање података, тренирање модела и распоређивање. NPC пројекат @@measure_plan користи Roboflow-ов rf-detr модел за сегментацију.

   • Labelbox: Платформа за обележавање података на нивоу предузећа, која пружа моћну тимску сарадњу и функције управљања подацима.

3. Остали алати:

   • Mediapipe: Машински оквир за учење на више платформи који је развио Google, који пружа функције као што су детекција лица и процена држања тела. NPC пројекат @@measure_plan такође користи Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Симулатор дубине поља отвореног кода, који може помоћи у разумевању и визуализацији ефеката дубине поља, што је веома корисно за контролу разноликости слике током процеса прикупљања података.

Три, предлози за пут учења

Ево поступног пута учења компјутерског вида:

1. Основно знање:

   • Линеарна алгебра: Вектори, матрице, матричне операције итд.
   • Рачун: Изводи, градијенти, правило ланца итд.
   • Теорија вероватноће и статистика: Расподела вероватноће, очекивање, варијанса, процена максималне вероватноће итд.
   • Python програмирање: Савладајте основну синтаксу Python језика и уобичајене библиотеке (као што су NumPy, Pandas).

2. Основе дубоког учења:

   • Неуронске мреже: Разумевање основне структуре и принципа неуронских мрежа, као што су потпуно повезане мреже, конволуционе неуронске мреже (CNN), рекурентне неуронске мреже (RNN) итд.
   • Алгоритми повратне пропагације: Савладајте принципе и имплементацију алгоритама повратне пропагације.
   • Алгоритми оптимизације: Разумевање уобичајених алгоритама оптимизације, као што су градијентни спуст, Adam итд.
   • Функције губитка: Разумевање уобичајених функција губитка, као што су губитак унакрсне ентропије, губитак средње квадратне грешке итд.

3. Основне концепције компјутерског вида:

   • Основе обраде слике: Филтрирање слике, детекција ивица, екстракција карактеристика итд.
   • Конволуционе неуронске мреже (CNN): Разумевање структуре и принципа CNN-а, као и примене у областима као што су препознавање слике, детекција објеката итд.
   • Рекурентне неуронске мреже (RNN) и мреже дуге краткорочне меморије (LSTM): Разумевање структуре и принципа RNN-а и LSTM-а, као и примене у областима као што су анализа видеа, опис слике итд.
   • Генеративне противничке мреже (GAN): Разумевање структуре и принципа GAN-а, као и примене у областима као што су генерисање слике, поправка слике итд.

4. Читање класичних радова:

   • ResNets: Дубоко разумевање структуре и предности резидуалних мрежа.
   • YOLO: Учење идеја дизајна алгоритама за детекцију објеката серије YOLO.
   • DeConv: Разумевање примене деконволуције у сегментацији и генерисању слике.
   • GAN: Учење основних принципа генеративних противничких мрежа.
   • U-Net: Разумевање примене U-Net-а у областима као што је сегментација медицинске слике.
   • Focal Loss: Учење ефикасних метода за решавање проблема неравнотеже класа у детекцији објеката.

5. Пројектна пракса:

   • Kaggle такмичења: Учешће у Kaggle такмичењима из компјутерског вида, акумулирање практичног искуства.
   • Пројекти отвореног кода: Учешће у пројектима компјутерског вида отвореног кода, учење кодекса и тимске сарадње.
   • Лични пројекти: Покушајте да сами дизајнирате и имплементирате пројекте компјутерског вида, као што су препознавање лица, детекција објеката, класификација слике итд.

Четири, предлози за развој каријере

1. Правци каријере:

   • AI инжењер: Одговоран за развој, распоређивање и оптимизацију алгоритама компјутерског вида.
   • Истраживач машинског учења: Бави се истраживањем и иновацијама алгоритама компјутерског вида.
   • Научник за податке: Користи технологију компјутерског вида за анализу и ископавање података.

2. Унапређење вештина: * Фокусирајте се на одређену област: Према савету Ashishllm-а, фокусирајте се на поддомене као што су OCR, детекција објеката, сегментација слике, препознавање слике итд., и спроведите детаљна истраживања и експерименте.

   • Овладајте уобичајеним алатима: Течно користите оквире за дубоко учење као што су PyTorch, TensorFlow и библиотеке за рачунарски вид као што је OpenCV.
   • Континуирано учење: Пратите најновија истраживања и трендове технолошког развоја и континуирано унапређујте своје вештине.

3. Савети за тражење посла:

   • Стекните пројектно искуство: Учешћем у пројектима или стажирањем, стекните практично искуство и покажите своје способности.
   • Припремите се за интервју: Упознајте се са уобичајеним алгоритмима рачунарског вида и питањима за интервју и покажите своју техничку снагу.
   • Активна комуникација: Активно комуницирајте са регрутерима да бисте разумели захтеве позиције и културу компаније. @@__iamaf активно тражи посао у вези са AI/ML, можете се позвати на његов правац тражења посла.

V. ЗакључакRačunarski vid je oblast puna mogućnosti i izazova. Ovladavanjem osnovnim znanjem, učenjem ključnih koncepata, učestvovanjem u praktičnim projektima i kontinuiranim praćenjem najnovijih trendova u tehnološkom razvoju, možete brzo ući u ovu oblast i duboko je razumeti, i na kraju postići uspeh u svom profesionalnom razvoju. Zapamtite gledište Vincenta Sitzmanna: "Vid" ima smisla samo kao deo kruga percepcija-akcija, tradicionalni računarski vid, koji mapira slike u srednje reprezentacije (3D, tok, segmentacija...), uskoro će nestati. Ovo nam takođe sugeriše da će se budući pravci istraživanja u računarskom vidu verovatno više fokusirati na end-to-end rešenja i inteligentnije načine interakcije.