Mga Aplikasyon at Landas sa Pag-aaral ng Computer Vision: Mga Sikat na Teknolohiya, Praktikal na Kagamitan, at Gabay sa Pag-unlad ng Karera

Ang Computer Vision (CV), bilang isang mahalagang sangay ng larangan ng artificial intelligence, ay mabilis na umuunlad sa mga nakaraang taon. Ang layunin ng artikulong ito ay upang ayusin ang mga sikat na direksyon ng teknolohiya sa kasalukuyang larangan ng computer vision, magrekomenda ng mga praktikal na kagamitan, at magbigay ng mga landas sa pag-aaral at mga mungkahi sa pag-unlad ng karera upang matulungan ang mga mambabasa na mabilis na makapagsimula at maunawaan nang malalim ang larangang ito.

I. Pag-scan ng mga Sikat na Direksyon ng Teknolohiya

Batay sa "tatlong sikat na paksa" na inilathala sa CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), at mga talakayan sa X/Twitter, kasama sa mga sikat na direksyon sa kasalukuyang larangan ng computer vision ang:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D mula sa Maraming Pananaw at Sensor): Gamit ang maraming larawan o data ng sensor (tulad ng LiDAR, depth camera) upang muling buuin ang mga three-dimensional na eksena. Ang teknolohiyang ito ay malawakang ginagamit sa mga larangan tulad ng autonomous driving, robot navigation, virtual reality, at augmented reality.

2. Image and Video Synthesis (Pagbubuo ng Larawan at Video): Gamit ang mga teknolohiya tulad ng generative adversarial networks (GANs) at diffusion models upang bumuo ng makatotohanang nilalaman ng larawan at video. Ang teknolohiyang ito ay may malaking potensyal sa pagbuo ng laro, mga special effect ng pelikula, paggawa ng advertising, atbp. Halimbawa, ang mga tool tulad ng Stable Diffusion at DALL-E ay maaaring bumuo ng mataas na kalidad na mga larawan.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Multimodal na Pag-aaral, Paningin, Wika, at Pangangatwiran): Pagsamahin ang visual na impormasyon sa impormasyon ng wika upang paganahin ang mga computer na maunawaan ang nilalaman ng mga larawan o video, at magsagawa ng pangangatwiran at paggawa ng desisyon. Ang teknolohiyang ito ay malawakang ginagamit sa mga larangan tulad ng intelligent customer service, autonomous driving, paglalarawan ng larawan, at visual question answering. Halimbawa, pinag-aaralan ng papel na LIBERO-X ang katatagan ng mga modelo ng visual-language-action.

Bilang karagdagan sa tatlong direksyon sa itaas, ang mga sumusunod na teknolohiya ay karapat-dapat ding bigyang pansin:

• Object Detection (Pagtukoy ng Bagay): Tukuyin at hanapin ang mga partikular na bagay sa mga larawan o video. Ang serye ng algorithm ng YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) ay isa sa mga kasalukuyang sikat na algorithm sa pagtukoy ng bagay.
• Image Segmentation (Paghihiwalay ng Larawan): Hatiin ang isang larawan sa iba't ibang rehiyon, kung saan ang bawat rehiyon ay kumakatawan sa isang semantic object. Ang U-Net ay isang istraktura ng network na karaniwang ginagamit para sa paghihiwalay ng medikal na larawan.
• OCR (Optical Character Recognition, Optical Character Recognition): Tukuyin ang teksto sa isang larawan. Malawakang ginagamit sa digitization ng dokumento, pagkilala ng plaka ng lisensya, pagsasalin ng teksto, atbp.
• Robotics Vision (Paningin ng Robotics): Ilapat ang teknolohiya ng computer vision sa kontrol at nabigasyon ng robot. Halimbawa, gumagamit ang drone racing team ng Delft University of Technology ng end-to-end neural network upang direktang kontrolin ang paggalaw ng drone mula sa mga input ng pixel, nang hindi nangangailangan ng tradisyonal na Kalman filter o detector ng feature.
• Medical Imaging (Medikal na Pag-imaging): Gumamit ng teknolohiya ng computer vision para sa pagsusuri ng medikal na pag-imaging upang tulungan ang mga doktor sa diagnosis at paggamot.
• Autonomous Vehicles (Mga Autonomous na Sasakyan): Gumamit ng teknolohiya ng computer vision upang makilala ang mga traffic sign, pedestrian, sasakyan, atbp. upang makamit ang mga autonomous na function sa pagmamaneho. Ang mga kaugnay na papel ay nakatuon din sa kaligtasan at mga vector ng pag-atake sa mga autonomous na kapaligiran sa pagmamaneho.
• Vision-Language Models (Mga Modelo ng Paningin-Wika): Pagsamahin ang visual na impormasyon at impormasyon ng teksto upang makamit ang mga gawain tulad ng pagbuo ng paglalarawan ng larawan at visual question answering.

II. Mga Rekomendasyon sa Praktikal na Kagamitan

Narito ang ilang tool na karaniwang ginagamit sa proseso ng pagbuo ng computer vision:

1. Development Frameworks:

   • PyTorch: Ang depth learning framework na binuo ng Facebook (Meta), ay malawak na tinatanggap para sa pagiging flexible at kadalian ng paggamit nito. Inirerekomenda ni KirkDBorne ang isang serye ng mga tutorial sa PyTorch, na angkop para sa mga nagsisimula sa computer vision.
   • TensorFlow: Ang depth learning framework na binuo ng Google, ay may malakas na ecosystem at maraming mapagkukunan.
   • MATLAB: Ang komersyal na software sa matematika na binuo ng MathWorks, ay nagbibigay ng maraming toolbox at halimbawa ng computer vision. Ang opisyal ng MATLAB ay nagbibigay ng higit sa 50 mga halimbawa ng computer vision, kabilang ang code, upang mapadali ang pag-aaral at aplikasyon.

2. Data Annotation and Management: * Roboflow: Isang platform na nagbibigay ng mga function tulad ng data annotation, model training, at deployment. Ang NPC project ng @@measure_plan ay gumamit ng rf-detr segmentation model ng Roboflow.

   • Labelbox: Enterprise-level na data annotation platform na nagbibigay ng malakas na team collaboration at mga function sa pamamahala ng data.

3. Iba pang mga tool:

   • Mediapipe: Cross-platform machine learning framework na binuo ng Google, na nagbibigay ng mga function tulad ng face detection at human pose estimation. Ang NPC project ng @@measure_plan ay gumamit din ng Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Isang open-source na depth of field simulator na makakatulong upang maunawaan at mailarawan ang mga epekto ng depth of field, na kapaki-pakinabang para sa kontrol ng pagkakaiba-iba ng imahe sa proseso ng pagkolekta ng data.

Tatlo, Mga Mungkahi sa Landas ng Pag-aaral

Narito ang isang sunud-sunod na landas ng pag-aaral ng computer vision:

1. Mga Pangunahing Kaalaman:

   • Linear Algebra: Mga vector, matrix, matrix operations, atbp.
   • Calculus: Mga derivative, gradient, chain rule, atbp.
   • Probability at Statistics: Mga probability distribution, expectation, variance, maximum likelihood estimation, atbp.
   • Python Programming: Pagkadalubhasa sa pangunahing syntax at karaniwang mga library ng wikang Python (tulad ng NumPy, Pandas).

2. Mga Pangunahing Kaalaman sa Deep Learning:

   • Neural Networks: Pag-unawa sa pangunahing istraktura at prinsipyo ng mga neural network, tulad ng fully connected networks, convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), atbp.
   • Backpropagation Algorithm: Pagkadalubhasa sa prinsipyo at pagpapatupad ng backpropagation algorithm.
   • Optimization Algorithms: Pag-unawa sa mga karaniwang ginagamit na optimization algorithm, tulad ng gradient descent, Adam, atbp.
   • Loss Functions: Pag-unawa sa mga karaniwang ginagamit na loss function, tulad ng cross-entropy loss, mean squared error loss, atbp.

3. Mga Pangunahing Konsepto ng Computer Vision:

   • Mga Pangunahing Kaalaman sa Pagproseso ng Imahe: Pag-filter ng imahe, pagtukoy ng gilid, pagkuha ng feature, atbp.
   • Convolutional Neural Networks (CNN): Pag-unawa sa istraktura at prinsipyo ng CNN, at ang mga aplikasyon nito sa pagkilala ng imahe, pagtukoy ng object, atbp.
   • Recurrent Neural Networks (RNN) at Long Short-Term Memory Networks (LSTM): Pag-unawa sa istraktura at prinsipyo ng RNN at LSTM, at ang mga aplikasyon nito sa pagsusuri ng video, paglalarawan ng imahe, atbp.
   • Generative Adversarial Networks (GAN): Pag-unawa sa istraktura at prinsipyo ng GAN, at ang mga aplikasyon nito sa pagbuo ng imahe, pag-aayos ng imahe, atbp.

4. Pagbabasa ng mga Klasikong Papel:

   • ResNets: Malalim na pag-unawa sa istraktura at mga pakinabang ng mga residual network.
   • YOLO: Pag-aaral ng mga ideya sa disenyo ng serye ng YOLO na mga algorithm sa pagtukoy ng object.
   • DeConv: Pag-unawa sa aplikasyon ng deconvolution sa segmentation at generation ng imahe.
   • GAN: Pag-aaral ng mga pangunahing prinsipyo ng generative adversarial network.
   • U-Net: Pag-unawa sa aplikasyon ng U-Net sa mga larangan tulad ng medikal na segmentation ng imahe.
   • Focal Loss: Pag-aaral ng mga epektibong paraan upang malutas ang mga problema sa hindi pagkakapantay-pantay ng klase sa pagtukoy ng object.

5. Praktikal na Proyekto:

   • Kaggle Competition: Pakikilahok sa mga computer vision competition sa Kaggle upang makaipon ng praktikal na karanasan.
   • Open Source Projects: Pakikilahok sa mga open source na computer vision project upang matuto ng mga pamantayan sa code at pakikipagtulungan sa team.
   • Personal Projects: Subukang magdisenyo at magpatupad ng mga computer vision project sa iyong sarili, tulad ng pagkilala sa mukha, pagtukoy ng object, pag-uuri ng imahe, atbp.

Apat, Mga Mungkahi sa Pag-unlad ng Karera

1. Mga Direksyon sa Karera:

   • AI Engineer: Responsable para sa pagbuo, pag-deploy, at pag-optimize ng mga computer vision algorithm.
   • Machine Learning Researcher: Nagtatrabaho sa pananaliksik at pagbabago ng mga computer vision algorithm.
   • Data Scientist: Gumagamit ng mga computer vision technique para sa pagsusuri at pagmimina ng data.

2. Pagpapahusay ng Kasanayan:* Magpokus sa Espesipikong Larangan: Ayon sa payo ni Ashishllm, magpokus sa mga sub-larangan tulad ng OCR, pagtukoy ng bagay (object detection), paghihiwalay ng imahe (image segmentation), pagkilala ng imahe (image recognition), at magsagawa ng malalimang pag-aaral at eksperimento.

   • Pagkadalubhasa sa mga Karaniwang Gamit: Magkaroon ng kasanayan sa mga deep learning framework tulad ng PyTorch at TensorFlow, pati na rin sa mga computer vision library tulad ng OpenCV.
   • Patuloy na Pag-aaral: Sundan ang mga pinakabagong resulta ng pananaliksik at mga uso sa pag-unlad ng teknolohiya, at patuloy na pagbutihin ang iyong mga kasanayan.

3. Mga Payo sa Paghahanap ng Trabaho:

   • Mag-ipon ng Karanasan sa Proyekto: Sa pamamagitan ng paglahok sa mga proyekto o internship, mag-ipon ng praktikal na karanasan at ipakita ang iyong mga kakayahan.
   • Maghanda para sa Panayam: Maging pamilyar sa mga karaniwang algorithm ng computer vision at mga tanong sa panayam, at ipakita ang iyong teknikal na kahusayan.
   • Aktibong Makipag-ugnayan: Aktibong makipag-ugnayan sa mga recruiter upang maunawaan ang mga kinakailangan sa posisyon at kultura ng kumpanya. @@__iamaf ay aktibong naghahanap ng trabaho na may kaugnayan sa AI/ML, maaaring sumangguni sa kanyang direksyon sa paghahanap ng trabaho.

V. Buod

Ang Computer Vision ay isang larangan na puno ng mga oportunidad at hamon. Sa pamamagitan ng pag-master ng mga batayang kaalaman, pag-aaral ng mga pangunahing konsepto, pakikilahok sa mga proyektong praktikal, at patuloy na pagsubaybay sa mga pinakabagong trend sa pag-unlad ng teknolohiya, mabilis kang makapagsimula at lubos na maunawaan ang larangang ito, at sa huli ay magtatagumpay sa iyong pag-unlad sa karera. Tandaan ang pananaw ni Vincent Sitzmann: "Ang 'biswal' ay makabuluhan lamang bilang bahagi ng isang perception-action loop," ang tradisyonal na computer vision, na nagmamapa ng mga imahe sa mga intermediate na representasyon (3D, flow, segmentation...), ay malapit nang mawala. Ipinapahiwatig din nito na ang mga direksyon ng pananaliksik sa computer vision sa hinaharap ay maaaring mas nakatuon sa mga end-to-end na solusyon at mas matalinong mga paraan ng interaksyon.