แอปพลิเคชันและเส้นทางการเรียนรู้ด้าน Computer Vision: เทคโนโลยียอดนิยม เครื่องมือที่เป็นประโยชน์ และคู่มือการพัฒนาอาชีพ

Computer Vision (CV) ในฐานะที่เป็นสาขาสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ ได้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดระเบียบทิศทางเทคโนโลยียอดนิยมในปัจจุบันในสาขา Computer Vision แนะนำเครื่องมือที่เป็นประโยชน์ และให้คำแนะนำเกี่ยวกับเส้นทางการเรียนรู้และการพัฒนาอาชีพ เพื่อช่วยให้ผู้อ่านเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและเข้าใจอย่างลึกซึ้งในสาขานี้

หนึ่ง ภาพรวมทิศทางเทคโนโลยียอดนิยม

ตาม "สามหัวข้อยอดนิยม" ที่เผยแพร่ในการประชุม CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition) และการสนทนาบน X/Twitter ทิศทางยอดนิยมในปัจจุบันในสาขา Computer Vision ได้แก่:

1. 3D from Multi-View and Sensors (การสร้าง 3D จากหลายมุมมองและเซ็นเซอร์): การใช้ภาพหลายภาพหรือข้อมูลเซ็นเซอร์ (เช่น LiDAR, กล้องวัดความลึก) เพื่อสร้างฉากสามมิติ เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น การขับขี่อัตโนมัติ การนำทางด้วยหุ่นยนต์ ความเป็นจริงเสมือน ความเป็นจริงเสริม เป็นต้น

2. Image and Video Synthesis (การสังเคราะห์ภาพและวิดีโอ): การใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Generative Adversarial Networks (GANs), Diffusion Models เพื่อสร้างเนื้อหาภาพและวิดีโอที่สมจริง เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพอย่างมากในการพัฒนาเกม เทคนิคพิเศษทางภาพยนตร์ การผลิตโฆษณา เป็นต้น ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ Stable Diffusion, DALL-E สามารถสร้างภาพคุณภาพสูงได้

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (การเรียนรู้แบบหลายรูปแบบ, การมองเห็น, ภาษา และการให้เหตุผล): การรวมข้อมูลการมองเห็นเข้ากับข้อมูลภาษา เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจเนื้อหาของภาพหรือวิดีโอ และทำการให้เหตุผลและการตัดสินใจ เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น บริการลูกค้าอัจฉริยะ การขับขี่อัตโนมัติ การอธิบายภาพ การตอบคำถามด้วยภาพ เป็นต้น ตัวอย่างเช่น บทความ LIBERO-X กำลังศึกษาความแข็งแกร่งของแบบจำลองการมองเห็น-ภาษา-การเคลื่อนไหว

นอกเหนือจากสามทิศทางข้างต้น เทคโนโลยีต่อไปนี้ก็คุ้มค่าที่จะให้ความสนใจเช่นกัน:

• Object Detection (การตรวจจับวัตถุ): การระบุและระบุตำแหน่งวัตถุเฉพาะในภาพหรือวิดีโอ อัลกอริทึม YOLO series (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) เป็นหนึ่งในอัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน
• Image Segmentation (การแบ่งส่วนภาพ): การแบ่งภาพออกเป็นส่วนต่างๆ โดยแต่ละส่วนแสดงถึงวัตถุเชิงความหมาย U-Net เป็นโครงสร้างเครือข่ายที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการแบ่งส่วนภาพทางการแพทย์
• OCR (Optical Character Recognition, การรู้จำอักขระด้วยแสง): การจดจำข้อความในภาพ มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น การแปลงเอกสารเป็นดิจิทัล การจดจำป้ายทะเบียนรถ การแปลข้อความ เป็นต้น
• Robotics Vision (การมองเห็นด้วยหุ่นยนต์): การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Computer Vision ในการควบคุมและนำทางหุ่นยนต์ ตัวอย่างเช่น ทีมแข่งโดรนของ Delft University of Technology ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบ end-to-end เพื่อควบคุมการเคลื่อนที่ของโดรนโดยตรงจากอินพุตพิกเซล โดยไม่จำเป็นต้องใช้ตัวกรอง Kalman แบบดั้งเดิมหรือตัวตรวจจับคุณสมบัติ
• Medical Imaging (การถ่ายภาพทางการแพทย์): การใช้เทคโนโลยี Computer Vision เพื่อวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยและรักษา
• Autonomous Vehicles (ยานยนต์อัตโนมัติ): การใช้เทคโนโลยี Computer Vision เพื่อจดจำป้ายจราจร คนเดินเท้า ยานพาหนะ ฯลฯ เพื่อให้ได้ฟังก์ชันการขับขี่อัตโนมัติ บทความที่เกี่ยวข้องยังให้ความสนใจกับความปลอดภัยและเวกเตอร์การโจมตีในสภาพแวดล้อมการขับขี่อัตโนมัติ
• Vision-Language Models (แบบจำลองการมองเห็น-ภาษา): การรวมข้อมูลการมองเห็นและข้อมูลข้อความ เพื่อให้ได้งานต่างๆ เช่น การสร้างคำอธิบายภาพ การตอบคำถามด้วยภาพ เป็นต้น

สอง คำแนะนำเครื่องมือที่เป็นประโยชน์

ต่อไปนี้คือเครื่องมือบางส่วนที่ใช้กันทั่วไปในกระบวนการพัฒนา Computer Vision:

1. เฟรมเวิร์กการพัฒนา:

   • PyTorch: เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Facebook (Meta) ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางในด้านความยืดหยุ่นและความสะดวกในการใช้งาน KirkDBorne แนะนำชุดบทช่วยสอน PyTorch เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นใน Computer Vision
   • TensorFlow: เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Google มีระบบนิเวศที่แข็งแกร่งและทรัพยากรมากมาย
   • MATLAB: ซอฟต์แวร์คณิตศาสตร์เชิงพาณิชย์ที่พัฒนาโดย MathWorks มีกล่องเครื่องมือและตัวอย่าง Computer Vision ที่หลากหลาย MATLAB อย่างเป็นทางการมีตัวอย่าง Computer Vision มากกว่า 50 ตัวอย่าง ซึ่งมีโค้ดเพื่อให้ง่ายต่อการเรียนรู้และการใช้งาน

2. การใส่คำอธิบายประกอบและการจัดการข้อมูล:* Roboflow: แพลตฟอร์มที่ให้บริการด้านการติดป้ายข้อมูล การฝึกอบรมโมเดล และการปรับใช้โมเดล โครงการ NPC ของ @@measure_plan ใช้โมเดลการแบ่งส่วน rf-detr ของ Roboflow

   • Labelbox: แพลตฟอร์มการติดป้ายข้อมูลระดับองค์กร ที่มีฟังก์ชันการทำงานร่วมกันเป็นทีมและการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

3. เครื่องมืออื่นๆ:

   • Mediapipe: เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงข้ามแพลตฟอร์มที่พัฒนาโดย Google ซึ่งมีฟังก์ชันต่างๆ เช่น การตรวจจับใบหน้า การประมาณท่าทางของมนุษย์ โครงการ NPC ของ @@measure_plan ก็ใช้ Mediapipe ด้วย
   • Depth of Field Simulator: โปรแกรมจำลองระยะชัดลึกแบบโอเพนซอร์ส ที่สามารถช่วยให้เข้าใจและเห็นภาพเอฟเฟกต์ระยะชัดลึก ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการควบคุมความหลากหลายของภาพในกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูล

สาม ข้อเสนอแนะเส้นทางการเรียนรู้

ต่อไปนี้คือเส้นทางการเรียนรู้ Computer Vision แบบค่อยเป็นค่อยไป:

1. ความรู้พื้นฐาน:

   • พีชคณิตเชิงเส้น: เวกเตอร์ เมทริกซ์ การดำเนินการเมทริกซ์ ฯลฯ
   • แคลคูลัส: อนุพันธ์ เกรเดียน กฎลูกโซ่ ฯลฯ
   • ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติ: การแจกแจงความน่าจะเป็น ค่าคาดหวัง ความแปรปรวน การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด ฯลฯ
   • การเขียนโปรแกรม Python: เชี่ยวชาญไวยากรณ์พื้นฐานของภาษา Python และไลบรารีที่ใช้กันทั่วไป (เช่น NumPy, Pandas)

2. พื้นฐานการเรียนรู้เชิงลึก:

   • โครงข่ายประสาทเทียม: ทำความเข้าใจโครงสร้างและหลักการพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม เช่น โครงข่ายแบบเชื่อมต่อเต็มรูปแบบ โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) เป็นต้น
   • อัลกอริทึม Backpropagation: เชี่ยวชาญหลักการและการใช้งานของอัลกอริทึม Backpropagation
   • อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ: ทำความเข้าใจอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้กันทั่วไป เช่น Gradient Descent, Adam เป็นต้น
   • ฟังก์ชัน Loss: ทำความเข้าใจฟังก์ชัน Loss ที่ใช้กันทั่วไป เช่น Cross-Entropy Loss, Mean Squared Error Loss เป็นต้น

3. แนวคิดหลักของ Computer Vision:

   • พื้นฐานการประมวลผลภาพ: การกรองภาพ การตรวจจับขอบ การดึงคุณสมบัติ ฯลฯ
   • โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN): ทำความเข้าใจโครงสร้างและหลักการของ CNN และการประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ เช่น การจดจำภาพ การตรวจจับวัตถุ เป็นต้น
   • โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) และ Long Short-Term Memory Network (LSTM): ทำความเข้าใจโครงสร้างและหลักการของ RNN และ LSTM และการประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ เช่น การวิเคราะห์วิดีโอ การอธิบายภาพ เป็นต้น
   • Generative Adversarial Network (GAN): ทำความเข้าใจโครงสร้างและหลักการของ GAN และการประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ เช่น การสร้างภาพ การซ่อมแซมภาพ เป็นต้น

4. การอ่านบทความวิจัยคลาสสิก:

   • ResNets: ทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโครงสร้างและข้อดีของ Residual Network
   • YOLO: เรียนรู้แนวคิดการออกแบบของอัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุในตระกูล YOLO
   • DeConv: ทำความเข้าใจการประยุกต์ใช้ Deconvolution ในการแบ่งส่วนภาพและการสร้างภาพ
   • GAN: เรียนรู้หลักการพื้นฐานของ Generative Adversarial Network
   • U-Net: ทำความเข้าใจการประยุกต์ใช้ U-Net ในด้านต่างๆ เช่น การแบ่งส่วนภาพทางการแพทย์
   • Focal Loss: เรียนรู้วิธีที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาความไม่สมดุลของคลาสในการตรวจจับวัตถุ

5. การฝึกปฏิบัติโครงการ:

   • Kaggle Competition: เข้าร่วมการแข่งขัน Computer Vision บน Kaggle เพื่อสะสมประสบการณ์จริง
   • โครงการโอเพนซอร์ส: เข้าร่วมโครงการ Computer Vision แบบโอเพนซอร์ส เพื่อเรียนรู้ข้อกำหนดของโค้ดและการทำงานร่วมกันเป็นทีม
   • โครงการส่วนตัว: พยายามออกแบบและใช้งานโครงการ Computer Vision ด้วยตนเอง เช่น การจดจำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ การจำแนกประเภทภาพ เป็นต้น

สี่ ข้อเสนอแนะการพัฒนาอาชีพ

1. ทิศทางอาชีพ:

   • วิศวกร AI: รับผิดชอบในการพัฒนา การปรับใช้ และการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม Computer Vision
   • นักวิจัย Machine Learning: ทำงานวิจัยและสร้างสรรค์นวัตกรรมอัลกอริทึม Computer Vision
   • นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ใช้เทคโนโลยี Computer Vision เพื่อวิเคราะห์และขุดค้นข้อมูล

2. การพัฒนาทักษะ: * เน้นเฉพาะด้าน: ตามคำแนะนำของ Ashishllm ให้เน้นที่สาขาย่อย เช่น OCR, การตรวจจับวัตถุ, การแบ่งส่วนภาพ, การจดจำภาพ และทำการวิจัยและทดลองอย่างละเอียด

   • เชี่ยวชาญเครื่องมือที่ใช้บ่อย: เชี่ยวชาญเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก เช่น PyTorch, TensorFlow และไลบรารี Computer Vision เช่น OpenCV
   • เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: ติดตามผลงานวิจัยล่าสุดและแนวโน้มการพัฒนาเทคโนโลยี และพัฒนาทักษะของตนเองอย่างต่อเนื่อง

3. คำแนะนำในการสมัครงาน:

   • สั่งสมประสบการณ์ในโครงการ: ผ่านการเข้าร่วมโครงการหรือฝึกงาน สั่งสมประสบการณ์จริง และแสดงความสามารถของตนเอง
   • เตรียมตัวสัมภาษณ์: ทำความคุ้นเคยกับอัลกอริทึม Computer Vision ทั่วไปและคำถามสัมภาษณ์ และแสดงความสามารถทางเทคนิคของตนเอง
   • สื่อสารอย่างกระตือรือร้น: สื่อสารกับเจ้าหน้าที่สรรหาบุคลากรอย่างกระตือรือร้น เพื่อทำความเข้าใจข้อกำหนดของตำแหน่งงานและวัฒนธรรมองค์กร @@__iamaf กำลังมองหางานที่เกี่ยวข้องกับ AI/ML อย่างกระตือรือร้น สามารถอ้างอิงทิศทางการสมัครงานของเขาได้

ห้า สรุปวิทัศน์คอมพิวเตอร์เป็นสาขาที่เต็มไปด้วยโอกาสและความท้าทาย การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วและทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในสาขานี้ สามารถทำได้โดยการเรียนรู้พื้นฐาน, ศึกษาแนวคิดหลัก, เข้าร่วมโครงการภาคปฏิบัติ และติดตามแนวโน้มการพัฒนาเทคโนโลยีล่าสุดอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะนำไปสู่ความสำเร็จในการพัฒนาอาชีพในที่สุด

จงจำไว้ว่า Vincent Sitzmann กล่าวว่า "การมองเห็น" จะมีความหมายก็ต่อเมื่อเป็นส่วนหนึ่งของวงจรการรับรู้-การกระทำเท่านั้น วิทัศน์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นการแมปภาพไปยังการแสดงผลระดับกลาง (3D, flow, segmentation...) กำลังจะหายไป นี่เป็นการบอกใบ้ว่าทิศทางการวิจัยวิทัศน์คอมพิวเตอร์ในอนาคตอาจมุ่งเน้นไปที่โซลูชันแบบ end-to-end และวิธีการโต้ตอบที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น