கணினி பார்வை பயன்பாடுகள் மற்றும் கற்றல் பாதை: பிரபலமான தொழில்நுட்பங்கள், பயனுள்ள கருவிகள் மற்றும் தொழில் வளர்ச்சி வழிகாட்டி

கணினி பார்வை (Computer Vision, CV) செயற்கை நுண்ணறிவு துறையின் ஒரு முக்கிய கிளையாக, சமீபத்திய ஆண்டுகளில் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. இந்த கட்டுரை தற்போதைய கணினி பார்வை துறையில் உள்ள பிரபலமான தொழில்நுட்ப திசைகளை ஒழுங்குபடுத்துவதையும், பயனுள்ள கருவிகளை பரிந்துரைப்பதையும், கற்றல் பாதைகள் மற்றும் தொழில் வளர்ச்சி ஆலோசனைகளை வழங்குவதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, இது வாசகர்கள் விரைவாக உள்ளே நுழைந்து இந்த துறையைப் பற்றி ஆழமாகப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.

I. பிரபலமான தொழில்நுட்ப திசைகளின் ஸ்கேன்

CVPR (கணினி பார்வை மற்றும் முறை அங்கீகாரம் மாநாடு) இல் வெளியிடப்பட்ட * Roboflow: தரவு குறித்தல், மாதிரி பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் போன்ற செயல்பாடுகளை வழங்கும் தளம். @@measure_plan இன் NPC திட்டம் Roboflow இன் rf-detr பிரிவு மாதிரியைப் பயன்படுத்தியது. * Labelbox: நிறுவன தரவு குறித்தல் தளம், இது வலுவான குழு ஒத்துழைப்பு மற்றும் தரவு மேலாண்மை செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. 3. பிற கருவிகள்:

*   **Mediapipe:** Google உருவாக்கிய குறுக்கு-தளம் இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பு, இது முக கண்டறிதல், மனித உடல் தோரணை மதிப்பீடு போன்ற செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. @@measure_plan இன் NPC திட்டமும் Mediapipe ஐப் பயன்படுத்தியது.
*   **Depth of Field Simulator:** ஒரு திறந்த மூல ஆழமான புலம் சிமுலேட்டர், இது ஆழமான புல விளைவுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும் காட்சிப்படுத்தவும் உதவுகிறது, மேலும் தரவு சேகரிப்பு செயல்பாட்டில் பட பன்முகத்தன்மையைக் கட்டுப்படுத்த உதவுகிறது.

மூன்று, கற்றல் பாதை பரிந்துரைகள்

கணினி பார்வை கற்றலுக்கான படிப்படியான பாதை இங்கே:

1. அடிப்படை அறிவு:

   • நேரியல் இயற்கணிதம்: திசையன்கள், அணிகள், அணி செயல்பாடுகள் போன்றவை.
   • நுண்கணிதம்: வழித்தோன்றல்கள், சாய்வுகள், சங்கிலி விதி போன்றவை.
   • நிகழ்தகவு மற்றும் புள்ளிவிவரம்: நிகழ்தகவு விநியோகம், எதிர்பார்ப்பு, மாறுபாடு, அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு மதிப்பீடு போன்றவை.
   • Python நிரலாக்கம்: Python மொழியின் அடிப்படை தொடரியல் மற்றும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகங்களை (NumPy, Pandas போன்றவை) மாஸ்டர் செய்யவும்.

2. ஆழமான கற்றல் அடிப்படைகள்:

   • நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்: முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்குகள், கன்வல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (CNN), ரிக்குரண்ட் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNN) போன்ற நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படை அமைப்பு மற்றும் கொள்கைகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
   • பின்புறப் பரவல் வழிமுறை: பின்புறப் பரவல் வழிமுறையின் கொள்கை மற்றும் செயலாக்கத்தை மாஸ்டர் செய்யவும்.
   • உகப்பாக்கம் வழிமுறை: சாய்வு இறக்கம், Adam போன்ற பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் உகப்பாக்கம் வழிமுறைகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
   • இழப்பு செயல்பாடு: குறுக்கு என்ட்ரோபி இழப்பு, சராசரி சதுர பிழை இழப்பு போன்ற பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் இழப்பு செயல்பாடுகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.

3. கணினி பார்வை முக்கிய கருத்துக்கள்:

   • பட செயலாக்க அடிப்படைகள்: பட வடிகட்டுதல், விளிம்பு கண்டறிதல், அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் போன்றவை.
   • கன்வல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் (CNN): CNN இன் அமைப்பு மற்றும் கொள்கையைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள், மேலும் படம் அடையாளம் காணுதல், பொருள் கண்டறிதல் போன்ற துறைகளில் அதன் பயன்பாடு.
   • ரிக்குரண்ட் நரம்பியல் நெட்வொர்க் (RNN) மற்றும் லாங் ஷார்ட் டெர்ம் மெமரி நெட்வொர்க் (LSTM): RNN மற்றும் LSTM இன் அமைப்பு மற்றும் கொள்கையைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள், மேலும் வீடியோ பகுப்பாய்வு, பட விளக்கம் போன்ற துறைகளில் அதன் பயன்பாடு.
   • ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க் (GAN): GAN இன் அமைப்பு மற்றும் கொள்கையைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள், மேலும் பட உருவாக்கம், பட பழுது பார்த்தல் போன்ற துறைகளில் அதன் பயன்பாடு.

4. கிளாசிக் பேப்பர் ரீடிங்:

   • ResNets: மீதமுள்ள நெட்வொர்க்குகளின் அமைப்பு மற்றும் நன்மைகளைப் பற்றிய ஆழமான புரிதல்.
   • YOLO: YOLO தொடர் பொருள் கண்டறிதல் வழிமுறைகளின் வடிவமைப்பு சிந்தனையைப் படிக்கவும்.
   • DeConv: படம் பிரிவு மற்றும் உருவாக்கத்தில் தலைகீழ் சுருளின் பயன்பாட்டைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
   • GAN: ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்கின் அடிப்படை கொள்கைகளைப் படிக்கவும்.
   • U-Net: மருத்துவ படம் பிரிவு போன்ற துறைகளில் U-Net இன் பயன்பாட்டைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
   • Focal Loss: பொருள் கண்டறிதலில் வகுப்பு சமநிலையின்மை சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கான ஒரு பயனுள்ள முறையைப் படிக்கவும்.

5. திட்ட பயிற்சி:

   • Kaggle போட்டி: Kaggle இல் கணினி பார்வை போட்டியில் பங்கேற்று, நடைமுறை அனுபவத்தைப் பெறுங்கள்.
   • திறந்த மூல திட்டம்: திறந்த மூல கணினி பார்வை திட்டத்தில் பங்கேற்று, குறியீடு தரநிலைகள் மற்றும் குழு ஒத்துழைப்பைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
   • தனிப்பட்ட திட்டம்: முகம் அடையாளம் காணுதல், பொருள் கண்டறிதல், பட வகைப்பாடு போன்ற கணினி பார்வை திட்டங்களை வடிவமைத்து செயல்படுத்த முயற்சிக்கவும்.

நான்கு, தொழில் வளர்ச்சி பரிந்துரைகள்

1. தொழில் திசை:

   • AI பொறியாளர்: கணினி பார்வை வழிமுறைகளின் மேம்பாடு, வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் உகப்பாக்கத்திற்கு பொறுப்பு.
   • இயந்திர கற்றல் ஆராய்ச்சியாளர்: கணினி பார்வை வழிமுறைகளின் ஆராய்ச்சி மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளில் ஈடுபடுதல்.
   • தரவு விஞ்ஞானி: தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் சுரங்கத்திற்கு கணினி பார்வை தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துதல்.

2. திறன் மேம்பாடு: * குறிப்பிட்ட துறையில் கவனம் செலுத்துதல்: Ashishllm இன் ஆலோசனைப்படி, OCR, பொருள் கண்டறிதல், படப் பிரிப்பு, பட அங்கீகாரம் போன்ற துணைத் துறைகளில் ஆழமான ஆராய்ச்சி மற்றும் பரிசோதனைகளை மேற்கொள்ளுங்கள்.

   • பொதுவான கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதில் தேர்ச்சி பெறுதல்: PyTorch, TensorFlow போன்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் மற்றும் OpenCV போன்ற கணினி பார்வை நூலகங்களில் தேர்ச்சி பெறுங்கள்.
   • தொடர்ந்து கற்றல்: சமீபத்திய ஆராய்ச்சி முடிவுகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப வளர்ச்சி போக்குகளைக் கவனியுங்கள், உங்கள் திறன்களைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்துங்கள்.

3. வேலை தேடல் ஆலோசனைகள்:

   • திட்ட அனுபவத்தை சேகரிக்கவும்: திட்டங்கள் அல்லது பயிற்சி வகுப்புகளில் பங்கேற்பதன் மூலம், உண்மையான அனுபவத்தை சேகரிக்கவும், உங்கள் திறன்களைக் காட்டவும்.
   • நேர்காணலுக்கு தயாராகுங்கள்: பொதுவான கணினி பார்வை வழிமுறைகள் மற்றும் நேர்காணல் கேள்விகளைப் பற்றி நன்கு தெரிந்து கொள்ளுங்கள், உங்கள் தொழில்நுட்ப வலிமையைக் காட்டுங்கள்.
   • தொடர்பு கொள்ளுங்கள்: ஆட்சேர்ப்பு செய்பவர்களுடன் தீவிரமாகத் தொடர்பு கொள்ளுங்கள், வேலை தேவைகள் மற்றும் நிறுவன கலாச்சாரத்தைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். @@__iamaf AI/ML தொடர்பான வேலைகளை தீவிரமாகத் தேடி வருகிறார், அவருடைய வேலை தேடல் திசையை நீங்கள் பார்க்கலாம்.

ஐந்து, சுருக்கம்கணினி பார்வை வாய்ப்புகளும் சவால்களும் நிறைந்த ஒரு களம். அடிப்படைகளை கற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், முக்கிய கருத்துக்களைப் படிப்பதன் மூலமும், திட்டப் பயிற்சியில் பங்கேற்பதன் மூலமும், சமீபத்திய தொழில்நுட்ப வளர்ச்சி போக்குகளைத் தொடர்ந்து கவனிப்பதன் மூலமும், இந்தத் துறையில் விரைவாக நுழைந்து ஆழமாகப் புரிந்துகொள்ள முடியும், இறுதியில் தொழில் வளர்ச்சியில் வெற்றி பெறலாம். வின்சென்ட் சிட்ஸ்மேனின் கருத்தை நினைவில் கொள்ளுங்கள்: "பார்வை" என்பது உணர்வு-செயல் சுழற்சியின் ஒரு பகுதியாக இருக்கும்போது மட்டுமே அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும், பாரம்பரிய கணினி பார்வை, படங்களை இடைநிலை பிரதிநிதித்துவத்திற்கு (3D, ஓட்டம், பிரிவு...) வரைபடமாக்குவது மறைந்துவிடும். இது எதிர்கால கணினி பார்வை ஆராய்ச்சி திசைகள் எண்ட்-டு-எண்ட் தீர்வுகளிலும், புத்திசாலித்தனமான தொடர்பு முறைகளிலும் அதிக கவனம் செலுத்தக்கூடும் என்பதைக் குறிக்கிறது.