Застосування та шляхи навчання комп'ютерного зору: популярні технології, практичні інструменти та посібник з розвитку кар'єри

Комп'ютерний зір (Computer Vision, CV) як важлива галузь штучного інтелекту, останніми роками розвивається дуже швидко. Ця стаття має на меті систематизувати популярні технічні напрямки в галузі комп'ютерного зору, рекомендувати практичні інструменти та надати шляхи навчання та поради щодо розвитку кар'єри, щоб допомогти читачам швидко почати та глибоко зрозуміти цю галузь.

I. Огляд популярних технічних напрямків

Згідно з «Трьома популярними темами», опублікованими на CVPR (Конференція з комп'ютерного зору та розпізнавання образів), а також обговореннями на X/Twitter, поточні популярні напрямки в галузі комп'ютерного зору включають:

1. 3D from Multi-View and Sensors (3D з кількох точок зору та датчиків): Реконструкція тривимірних сцен за допомогою кількох зображень або даних датчиків (таких як LiDAR, камери глибини). Ця технологія широко використовується в автономному водінні, навігації роботів, віртуальній реальності, доповненій реальності та інших областях.

2. Image and Video Synthesis (Синтез зображень і відео): Створення реалістичного зображення та відеоконтенту за допомогою генеративних змагальних мереж (GANs), дифузійних моделей та інших технологій. Ця технологія має величезний потенціал у розробці ігор, спецефектах фільмів, виробництві реклами та інших областях. Наприклад, такі інструменти, як Stable Diffusion, DALL-E, можуть генерувати високоякісні зображення.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Мультимодальне навчання, зір, мова та міркування): Поєднання візуальної інформації з мовною інформацією, щоб комп'ютер міг розуміти зміст зображень або відео та здійснювати міркування та прийняття рішень. Ця технологія широко використовується в інтелектуальному обслуговуванні клієнтів, автономному водінні, описі зображень, візуальних питаннях і відповідях та інших областях. Наприклад, у статті LIBERO-X досліджується стійкість моделей зору-мови-дії.

Окрім вищезазначених трьох основних напрямків, варто звернути увагу на наступні технології:

• Object Detection (Виявлення об'єктів): Розпізнавання та локалізація певних об'єктів на зображеннях або відео. Алгоритми серії YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) є одними з найпопулярніших алгоритмів виявлення об'єктів на даний момент.
• Image Segmentation (Сегментація зображень): Розділення зображення на різні області, кожна з яких представляє семантичний об'єкт. U-Net - це структура мережі, яка зазвичай використовується для сегментації медичних зображень.
• OCR (Optical Character Recognition, Оптичне розпізнавання символів): Розпізнавання тексту на зображеннях. Широко використовується в оцифруванні документів, розпізнаванні номерних знаків, перекладі тексту та інших областях.
• Robotics Vision (Роботизований зір): Застосування технологій комп'ютерного зору для керування та навігації роботів. Наприклад, команда Delft University of Technology з гонок дронів використовує наскрізні нейронні мережі для безпосереднього керування рухом дронів на основі піксельних даних, без традиційних фільтрів Калмана або детекторів ознак.
• Medical Imaging (Медична візуалізація): Використання технологій комп'ютерного зору для аналізу медичних зображень, щоб допомогти лікарям у діагностиці та лікуванні.
• Autonomous Vehicles (Автономні транспортні засоби): Використання технологій комп'ютерного зору для розпізнавання дорожніх знаків, пішоходів, транспортних засобів тощо для реалізації функцій автономного водіння. Відповідні статті також приділяють увагу безпеці та векторам атак в умовах автономного водіння.
• Vision-Language Models (Моделі зору-мови): Поєднання візуальної інформації та текстової інформації для реалізації таких завдань, як генерація опису зображень, візуальні питання та відповіді.

II. Рекомендації щодо практичних інструментів

Нижче наведено деякі інструменти, які зазвичай використовуються в процесі розробки комп'ютерного зору:

1. Фреймворки розробки:

   • PyTorch: Фреймворк глибокого навчання, розроблений Facebook (Meta), широко популярний завдяки своїй гнучкості та простоті використання. KirkDBorne рекомендує серію навчальних посібників PyTorch, які підходять для початківців у комп'ютерному зорі.
   • TensorFlow: Фреймворк глибокого навчання, розроблений Google, з потужною екосистемою та великою кількістю ресурсів.
   • MATLAB: Комерційне математичне програмне забезпечення, розроблене MathWorks, яке надає багатий набір інструментів і прикладів комп'ютерного зору. Офіційний MATLAB надає понад 50 прикладів комп'ютерного зору, що містять код, що полегшує навчання та застосування.

2. Анотація та управління даними:

• Roboflow: Платформа, що надає функції розмітки даних, навчання моделей та розгортання. Проєкт NPC @@measure_plan використовував модель сегментації rf-detr від Roboflow. * Labelbox: Платформа для розмітки даних корпоративного рівня, що забезпечує потужну командну співпрацю та функції управління даними.

3. Інші інструменти:

   • Mediapipe: Кросплатформний фреймворк машинного навчання, розроблений Google, що надає функції виявлення облич, оцінки пози тіла тощо. Проєкт NPC @@measure_plan також використовував Mediapipe.
   • Depth of Field Simulator: Симулятор глибини різкості з відкритим кодом, який може допомогти зрозуміти та візуалізувати ефекти глибини різкості, що дуже корисно для контролю різноманітності зображень у процесі збору даних.

III. Рекомендації щодо шляху навчання

Нижче наведено поступовий шлях навчання комп'ютерному зору:

1. Базові знання:

   • Лінійна алгебра: Вектори, матриці, матричні операції тощо.
   • Математичний аналіз: Похідні, градієнти, правило ланцюга тощо.
   • Теорія ймовірностей і статистика: Розподіли ймовірностей, математичне сподівання, дисперсія, оцінка максимальної правдоподібності тощо.
   • Програмування на Python: Освоїти базовий синтаксис мови Python і загальні бібліотеки (такі як NumPy, Pandas).

2. Основи глибокого навчання:

   • Нейронні мережі: Розуміння основної структури та принципів нейронних мереж, таких як повнозв'язні мережі, згорткові нейронні мережі (CNN), рекурентні нейронні мережі (RNN) тощо.
   • Алгоритм зворотного поширення: Освоїти принцип і реалізацію алгоритму зворотного поширення.
   • Алгоритми оптимізації: Розуміти загальні алгоритми оптимізації, такі як градієнтний спуск, Adam тощо.
   • Функції втрат: Розуміти загальні функції втрат, такі як перехресна ентропія, середньоквадратична похибка тощо.

3. Основні концепції комп'ютерного зору:

   • Основи обробки зображень: Фільтрація зображень, виявлення країв, вилучення ознак тощо.
   • Згорткові нейронні мережі (CNN): Розуміння структури та принципу CNN, а також їх застосування в розпізнаванні зображень, виявленні об'єктів тощо.
   • Рекурентні нейронні мережі (RNN) і довготривала короткочасна пам'ять (LSTM): Розуміння структури та принципу RNN і LSTM, а також їх застосування в аналізі відео, описі зображень тощо.
   • Генеративні змагальні мережі (GAN): Розуміння структури та принципу GAN, а також їх застосування в генерації зображень, відновленні зображень тощо.

4. Читання класичних статей:

   • ResNets: Глибоке розуміння структури та переваг залишкових мереж.
   • YOLO: Вивчення концепції дизайну алгоритму виявлення об'єктів серії YOLO.
   • DeConv: Розуміння застосування зворотної згортки в сегментації та генерації зображень.
   • GAN: Вивчення основних принципів генеративних змагальних мереж.
   • U-Net: Розуміння застосування U-Net у сегментації медичних зображень тощо.
   • Focal Loss: Вивчення ефективного методу вирішення проблеми дисбалансу класів у виявленні об'єктів.

5. Практичні проєкти:

   • Змагання Kaggle: Участь у змаганнях з комп'ютерного зору на Kaggle для накопичення практичного досвіду.
   • Проєкти з відкритим кодом: Участь у проєктах з комп'ютерного зору з відкритим кодом для вивчення стандартів коду та командної співпраці.
   • Особисті проєкти: Спробуйте самостійно розробити та реалізувати проєкти з комп'ютерного зору, такі як розпізнавання облич, виявлення об'єктів, класифікація зображень тощо.

IV. Поради щодо розвитку кар'єри

1. Напрямки кар'єри:

   • AI-інженер: Відповідає за розробку, розгортання та оптимізацію алгоритмів комп'ютерного зору.
   • Дослідник машинного навчання: Займається дослідженнями та інноваціями в алгоритмах комп'ютерного зору.
   • Науковець з даних: Використовує технології комп'ютерного зору для аналізу та видобутку даних.

2. Підвищення кваліфікації: * Зосередьтесь на конкретній області: Згідно з порадою Ashishllm, зосередьтесь на таких підгалузях, як OCR, виявлення об'єктів, сегментація зображень, розпізнавання зображень, і проведіть поглиблені дослідження та експерименти.\n * Опануйте загальні інструменти: Вільно володійте фреймворками глибокого навчання, такими як PyTorch, TensorFlow, і бібліотеками комп'ютерного зору, такими як OpenCV.\n * Постійно навчайтесь: Слідкуйте за останніми результатами досліджень і тенденціями розвитку технологій, постійно підвищуйте свій рівень кваліфікації.\n3. Поради щодо пошуку роботи:\n\n * Накопичуйте досвід роботи над проєктами: Беручи участь у проєктах або стажуваннях, накопичуйте практичний досвід і демонструйте свої здібності.\n * Підготуйтесь до співбесіди: Ознайомтесь із загальними алгоритмами комп'ютерного зору та питаннями для співбесід, продемонструйте свою технічну силу.\n * Активно спілкуйтесь: Активно спілкуйтесь з рекрутерами, щоб зрозуміти вимоги до посади та корпоративну культуру. @@__iamaf активно шукає роботу, пов'язану з AI/ML, ви можете звернутися до його напрямків пошуку роботи. \n\n## V. Висновок\nКомп'ютерний зір – це сфера, повна можливостей і викликів. Завдяки опануванню базових знань, вивченню ключових концепцій, участі в практичних проєктах і постійному відстеженню останніх тенденцій розвитку технологій, можна швидко увійти та глибоко зрозуміти цю галузь, і зрештою досягти успіху в професійному розвитку. Пам'ятайте про думку Вінсента Зітцманна: «Зір» має сенс лише як частина циклу сприйняття-дії, традиційний комп'ютерний зір, тобто відображення зображень у проміжне представлення (3D, потік, сегментація...), зникає. Це також підказує нам, що майбутні напрямки досліджень комп'ютерного зору можуть більше зосереджуватися на end-to-end рішеннях і більш інтелектуальних способах взаємодії.