Datortillämpningar och inlärningsvägar inom datorseende: Populära tekniker, praktiska verktyg och karriärutvecklingsguide

Datorseende (Computer Vision, CV) är en viktig gren inom artificiell intelligens och har utvecklats snabbt de senaste åren. Denna artikel syftar till att sammanfatta de populära tekniska inriktningarna inom datorseende, rekommendera praktiska verktyg och ge inlärningsvägar och karriärutvecklingsråd för att hjälpa läsarna att snabbt komma igång och förstå detta område på djupet.

I. Översikt över populära tekniska inriktningar

Enligt de "tre populäraste ämnena" som publicerades på CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) och diskussionerna på X/Twitter, inkluderar de nuvarande populära inriktningarna inom datorseende:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D-rekonstruktion från flera vyer och sensorer): Användning av flera bilder eller sensordata (som LiDAR, djupkameror) för att rekonstruera tredimensionella scener. Denna teknik har breda tillämpningar inom självkörande bilar, robotnavigering, virtuell verklighet, förstärkt verklighet och andra områden.

2. Image and Video Synthesis (Bild- och videosyntes): Användning av generativa motstridiga nätverk (GANs), diffusionsmodeller och andra tekniker för att generera realistiskt bild- och videoinnehåll. Denna teknik har stor potential inom spelutveckling, filmeffekter, reklamproduktion och andra områden. Till exempel kan verktyg som Stable Diffusion och DALL-E generera högkvalitativa bilder.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodal inlärning, syn, språk och resonemang): Kombinera visuell information med språklig information för att göra det möjligt för datorer att förstå innehållet i bilder eller videor och utföra resonemang och beslutsfattande. Denna teknik har breda tillämpningar inom intelligent kundservice, självkörande bilar, bildbeskrivning, visuell frågebesvaring och andra områden. Till exempel studerar artikeln LIBERO-X robustheten hos visuellt-språkliga-rörelsemodeller.

Förutom de tre ovanstående inriktningarna är följande tekniker också värda att uppmärksamma:

• Objektdetektering (Object Detection): Identifiera och lokalisera specifika objekt i bilder eller videor. YOLO-serien av algoritmer (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) är en av de populära objektdetekteringsalgoritmerna för närvarande.
• Bildsegmentering (Image Segmentation): Dela upp en bild i olika regioner, där varje region representerar ett semantiskt objekt. U-Net är en nätverksstruktur som ofta används för medicinsk bildsegmentering.
• OCR (Optical Character Recognition, optisk teckenigenkänning): Identifiera texten i en bild. Används flitigt inom dokumentdigitalisering, registreringsskyltsigenkänning, textöversättning och andra områden.
• Robotseende (Robotics Vision): Tillämpa datorseendeteknik på robotstyrning och navigering. Till exempel använder Delft University of Technologys drönarracingteam end-to-end neurala nätverk för att direkt styra drönarens rörelse från pixelinmatning, utan traditionella Kalman-filter eller funktionsdetektorer.
• Medicinsk bildbehandling (Medical Imaging): Använd datorseendeteknik för medicinsk bildanalys för att hjälpa läkare att diagnostisera och behandla.
• Självkörande bilar (Autonomous Vehicles): Använd datorseendeteknik för att identifiera trafikskyltar, fotgängare, fordon etc. för att uppnå självkörande funktioner. Relaterade artiklar fokuserar också på säkerhet och attackvektorer i självkörande miljöer.
• Visuellt-språkliga modeller (Vision-Language Models): Kombinera visuell information och textinformation för att uppnå uppgifter som bildbeskrivningsgenerering och visuell frågebesvarning.

II. Rekommendationer för praktiska verktyg

Här är några vanliga verktyg i datorseendeutvecklingsprocessen:

1. Utvecklingsramverk:

   • PyTorch: Ett djupinlärningsramverk utvecklat av Facebook (Meta), som är allmänt populärt för sin flexibilitet och användarvänlighet. KirkDBorne rekommenderade en serie PyTorch-tutorials, lämpliga för nybörjare inom datorseende.
   • TensorFlow: Ett djupinlärningsramverk utvecklat av Google, med ett kraftfullt ekosystem och rikliga resurser.
   • MATLAB: Kommersiell matematikprogramvara utvecklad av MathWorks, som tillhandahåller rikliga datorseendeverktygslådor och exempel. MATLAB tillhandahåller officiellt över 50 datorseendeexempel, inklusive kod, vilket gör det enkelt att lära sig och tillämpa.

2. Dataannotering och hantering:* Roboflow: En plattform som erbjuder funktioner för dataannotering, modellträning och driftsättning. NPC-projektet @@measure_plan använde Roboflows rf-detr segmenteringsmodell.

   • Labelbox: En dataannoteringsplattform i företagsklass som erbjuder kraftfullt teamsamarbete och datahanteringsfunktioner.

3. Andra verktyg:

   • Mediapipe: Ett plattformsoberoende maskininlärningsramverk utvecklat av Google som erbjuder funktioner som ansiktsdetektering och uppskattning av mänsklig kroppsställning. NPC-projektet @@measure_plan använde också Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: En simulator för skärpedjup med öppen källkod som kan hjälpa till att förstå och visualisera skärpedjupseffekter, vilket är mycket användbart för att kontrollera bildmångfalden under datainsamlingsprocessen.

Tre, förslag på inlärningsväg

Nedan följer en steg-för-steg inlärningsväg för datorseende:

1. Grundläggande kunskaper:

   • Linjär algebra: Vektorer, matriser, matrisoperationer etc.
   • Kalkyl: Derivator, gradienter, kedjeregeln etc.
   • Sannolikhetsteori och statistik: Sannolikhetsfördelningar, förväntan, varians, maximum likelihood-uppskattning etc.
   • Python-programmering: Behärska grundläggande syntax och vanliga bibliotek i Python-språket (som NumPy, Pandas).

2. Grundläggande om djupinlärning:

   • Neurala nätverk: Förstå den grundläggande strukturen och principen för neurala nätverk, såsom fullständigt anslutna nätverk, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) etc.
   • Backpropagation-algoritmen: Behärska principen och implementeringen av backpropagation-algoritmen.
   • Optimeringsalgoritmer: Förstå vanliga optimeringsalgoritmer, såsom gradient descent, Adam etc.
   • Förlustfunktioner: Förstå vanliga förlustfunktioner, såsom cross-entropy loss, mean squared error loss etc.

3. Kärnkoncept inom datorseende:

   • Grundläggande bildbehandling: Bildfiltrering, kantdetektering, feature extraction etc.
   • Convolutional Neural Networks (CNN): Förstå strukturen och principen för CNN, samt dess tillämpningar inom bildigenkänning, objektdetektering etc.
   • Recurrent Neural Networks (RNN) och Long Short-Term Memory Networks (LSTM): Förstå strukturen och principen för RNN och LSTM, samt deras tillämpningar inom videoanalys, bildbeskrivning etc.
   • Generative Adversarial Networks (GAN): Förstå strukturen och principen för GAN, samt dess tillämpningar inom bildgenerering, bildreparation etc.

4. Läsa klassiska artiklar:

   • ResNets: Förstå strukturen och fördelarna med residual networks på djupet.
   • YOLO: Lär dig designidéerna bakom YOLO-serien av objektdetekteringsalgoritmer.
   • DeConv: Förstå tillämpningen av deconvolution inom bildsegmentering och generering.
   • GAN: Lär dig de grundläggande principerna för generative adversarial networks.
   • U-Net: Förstå tillämpningen av U-Net inom medicinsk bildsegmentering och andra områden.
   • Focal Loss: Lär dig effektiva metoder för att lösa problem med klassobalans vid objektdetektering.

5. Projektpraktik:

   • Kaggle-tävlingar: Delta i datorseendetävlingar på Kaggle för att samla praktisk erfarenhet.
   • Öppen källkod-projekt: Delta i datorseendeprojekt med öppen källkod för att lära dig kodstandarder och teamsamarbete.
   • Personliga projekt: Försök att designa och implementera egna datorseendeprojekt, såsom ansiktsigenkänning, objektdetektering, bildklassificering etc.

Fyra, förslag på karriärutveckling

1. Karriärinriktning:

   • AI-ingenjör: Ansvarig för utveckling, driftsättning och optimering av datorseendealgoritmer.
   • Maskininlärningsforskare: Bedriver forskning och innovation inom datorseendealgoritmer.
   • Dataforskare: Använder datorseendeteknik för dataanalys och datautvinning.

2. Kompetensutveckling: * Fokusera på specifika områden: Enligt Ashishllms råd, fokusera på underområden som OCR, objektdetektering, bildsegmentering, bildigenkänning etc. för att genomföra djupgående forskning och experiment.

   • Behärska vanliga verktyg: Behärska djupinlärningsramverk som PyTorch, TensorFlow och datorseendebibliotek som OpenCV.
   • Kontinuerligt lärande: Följ de senaste forskningsresultaten och tekniska utvecklingstrenderna och förbättra kontinuerligt dina färdigheter.

3. Jobbsökartips:

   • Samla projekterfarenhet: Genom att delta i projekt eller praktikplatser, samla praktisk erfarenhet och visa dina förmågor.
   • Förbered dig för intervjuer: Bekanta dig med vanliga datorseendealgoritmer och intervjufrågor för att visa din tekniska kompetens.
   • Kommunicera aktivt: Kommunicera aktivt med rekryterare för att förstå jobbkraven och företagskulturen. @@__iamaf letar aktivt efter AI/ML-relaterade jobb och kan hänvisa till hans jobbsökningsinriktning.

5. SammanfattningDatorseende är ett område fullt av möjligheter och utmaningar. Genom att bemästra grundläggande kunskaper, lära sig kärnkoncept, delta i projektpraktik och kontinuerligt följa de senaste tekniska utvecklingstrenderna kan man snabbt komma igång och få en djupare förståelse för detta område och slutligen nå framgång i sin karriär. Kom ihåg Vincent Sitzmanns åsikt: "Seende" är bara meningsfullt som en del av en perception-aktionsloop, och traditionell datorseende, som kartlägger bilder till mellanliggande representationer (3D, flöde, segmentering...), kommer att försvinna. Detta antyder också att framtida forskningsriktningar inom datorseende kan fokusera mer på end-to-end-lösningar och smartare interaktionsmetoder.