Ứng dụng và lộ trình học tập thị giác máy tính: Các công nghệ phổ biến, công cụ thiết thực và hướng dẫn phát triển nghề nghiệp

Thị giác máy tính (Computer Vision, CV) là một nhánh quan trọng của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây. Bài viết này nhằm mục đích hệ thống hóa các hướng công nghệ phổ biến hiện tại trong lĩnh vực thị giác máy tính, giới thiệu các công cụ thiết thực và cung cấp lộ trình học tập và lời khuyên phát triển nghề nghiệp, giúp độc giả nhanh chóng làm quen và hiểu sâu hơn về lĩnh vực này.

I. Quét các hướng công nghệ phổ biến

Dựa trên "ba chủ đề nóng" được công bố tại CVPR (Hội nghị về Thị giác Máy tính và Nhận dạng Mẫu), cũng như các cuộc thảo luận trên X/Twitter, các hướng phổ biến hiện tại trong lĩnh vực thị giác máy tính bao gồm:

1. 3D from Multi-View and Sensors (Tái tạo 3D từ nhiều góc nhìn và cảm biến): Sử dụng nhiều hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến (chẳng hạn như LiDAR, camera độ sâu) để tái tạo các cảnh ba chiều. Công nghệ này có ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như lái xe tự động, điều hướng robot, thực tế ảo, thực tế tăng cường, v.v.

2. Image and Video Synthesis (Tổng hợp hình ảnh và video): Sử dụng các mạng đối nghịch sinh (GAN), mô hình khuếch tán và các công nghệ khác để tạo ra nội dung hình ảnh và video chân thực. Công nghệ này có tiềm năng to lớn trong phát triển trò chơi, hiệu ứng phim, sản xuất quảng cáo, v.v. Ví dụ: stable diffusion, DALL-E và các công cụ khác có thể tạo ra hình ảnh chất lượng cao.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Học đa phương thức, thị giác, ngôn ngữ và suy luận): Kết hợp thông tin thị giác với thông tin ngôn ngữ, cho phép máy tính hiểu nội dung của hình ảnh hoặc video và thực hiện suy luận và ra quyết định. Công nghệ này có ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng thông minh, lái xe tự động, mô tả hình ảnh, hỏi đáp bằng hình ảnh, v.v. Ví dụ: bài báo LIBERO-X đang nghiên cứu về tính mạnh mẽ của mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động.

Ngoài ba hướng trên, các công nghệ sau cũng đáng được quan tâm:

• Object Detection (Phát hiện đối tượng): Xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video. Các thuật toán dòng YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) là một trong những thuật toán phát hiện đối tượng phổ biến hiện nay.
• Image Segmentation (Phân đoạn hình ảnh): Chia hình ảnh thành các vùng khác nhau, mỗi vùng đại diện cho một đối tượng ngữ nghĩa. U-Net là một cấu trúc mạng thường được sử dụng để phân đoạn hình ảnh y tế.
• OCR (Optical Character Recognition, Nhận dạng ký tự quang học): Nhận dạng văn bản trong hình ảnh. Được sử dụng rộng rãi trong số hóa tài liệu, nhận dạng biển số xe, dịch văn bản và các lĩnh vực khác.
• Robotics Vision (Thị giác robot): Ứng dụng công nghệ thị giác máy tính vào điều khiển và điều hướng robot. Ví dụ: nhóm đua máy bay không người lái của Đại học Công nghệ Delft sử dụng mạng nơ-ron đầu cuối để điều khiển chuyển động của máy bay không người lái trực tiếp từ đầu vào pixel, không cần bộ lọc Kalman hoặc bộ dò tìm đặc trưng truyền thống.
• Medical Imaging (Hình ảnh y tế): Sử dụng công nghệ thị giác máy tính để phân tích hình ảnh y tế, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và điều trị.
• Autonomous Vehicles (Xe tự hành): Sử dụng công nghệ thị giác máy tính để nhận dạng biển báo giao thông, người đi bộ, xe cộ, v.v., để thực hiện các chức năng lái xe tự động. Các bài báo liên quan cũng tập trung vào an toàn và các vectơ tấn công trong môi trường lái xe tự động.
• Vision-Language Models (Mô hình thị giác-ngôn ngữ): Kết hợp thông tin thị giác và thông tin văn bản để thực hiện các tác vụ như tạo mô tả hình ảnh, hỏi đáp bằng hình ảnh, v.v.

II. Đề xuất công cụ thiết thực

Dưới đây là một số công cụ thường được sử dụng trong quá trình phát triển thị giác máy tính:

1. Khung phát triển:

   • PyTorch: Khung học sâu được phát triển bởi Facebook (Meta), được hoan nghênh rộng rãi vì tính linh hoạt và dễ sử dụng. KirkDBorne đã đề xuất một loạt các hướng dẫn PyTorch, phù hợp cho người mới bắt đầu làm quen với thị giác máy tính.
   • TensorFlow: Khung học sâu được phát triển bởi Google, có một hệ sinh thái mạnh mẽ và tài nguyên phong phú.
   • MATLAB: Phần mềm toán học thương mại được phát triển bởi MathWorks, cung cấp các hộp công cụ và ví dụ thị giác máy tính phong phú. MATLAB chính thức cung cấp hơn 50 ví dụ thị giác máy tính, bao gồm mã, thuận tiện cho việc học tập và ứng dụng.

2. Gán nhãn và quản lý dữ liệu: * Roboflow: Nền tảng cung cấp các chức năng như chú thích dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai. Dự án NPC của @@measure_plan đã sử dụng mô hình phân đoạn rf-detr của Roboflow.

• Labelbox: Nền tảng chú thích dữ liệu cấp doanh nghiệp, cung cấp các chức năng quản lý dữ liệu và cộng tác nhóm mạnh mẽ.

3. Các công cụ khác:

• Mediapipe: Khung máy học đa nền tảng do Google phát triển, cung cấp các chức năng như phát hiện khuôn mặt, ước tính tư thế cơ thể. Dự án NPC của @@measure_plan cũng đã sử dụng Mediapipe.
• Depth of Field Simulator: Một trình mô phỏng độ sâu trường ảnh mã nguồn mở, có thể giúp hiểu và trực quan hóa hiệu ứng độ sâu trường ảnh, rất hữu ích cho việc kiểm soát tính đa dạng của hình ảnh trong quá trình thu thập dữ liệu.

Ba, Đề xuất lộ trình học tập

Dưới đây là lộ trình học tập thị giác máy tính từng bước:

1. Kiến thức cơ bản:

• Đại số tuyến tính: Vectơ, ma trận, phép toán ma trận, v.v.
• Giải tích: Đạo hàm, gradient, quy tắc chuỗi, v.v.
• Xác suất và thống kê: Phân phối xác suất, kỳ vọng, phương sai, ước lượng khả năng xảy ra tối đa, v.v.
• Lập trình Python: Nắm vững cú pháp cơ bản và các thư viện thường dùng của ngôn ngữ Python (ví dụ: NumPy, Pandas).

2. Kiến thức cơ bản về học sâu:

• Mạng nơ-ron: Hiểu cấu trúc và nguyên tắc cơ bản của mạng nơ-ron, chẳng hạn như mạng kết nối đầy đủ, mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron hồi quy (RNN), v.v.
• Thuật toán lan truyền ngược: Nắm vững nguyên tắc và cách triển khai thuật toán lan truyền ngược.
• Thuật toán tối ưu hóa: Tìm hiểu các thuật toán tối ưu hóa thường dùng, chẳng hạn như gradient descent, Adam, v.v.
• Hàm mất mát: Tìm hiểu các hàm mất mát thường dùng, chẳng hạn như mất mát entropy chéo, mất mát sai số bình phương trung bình, v.v.

3. Các khái niệm cốt lõi của thị giác máy tính:

• Kiến thức cơ bản về xử lý ảnh: Lọc ảnh, phát hiện cạnh, trích xuất đặc trưng, v.v.
• Mạng nơ-ron tích chập (CNN): Hiểu cấu trúc và nguyên tắc của CNN, cũng như ứng dụng trong các lĩnh vực như nhận dạng ảnh, phát hiện đối tượng, v.v.
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM): Hiểu cấu trúc và nguyên tắc của RNN và LSTM, cũng như ứng dụng trong các lĩnh vực như phân tích video, mô tả ảnh, v.v.
• Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN): Hiểu cấu trúc và nguyên tắc của GAN, cũng như ứng dụng trong các lĩnh vực như tạo ảnh, phục hồi ảnh, v.v.

4. Đọc các bài báo kinh điển:

• ResNets: Hiểu sâu sắc cấu trúc và ưu điểm của mạng còn dư.
• YOLO: Học hỏi tư tưởng thiết kế của thuật toán phát hiện đối tượng dòng YOLO.
• DeConv: Tìm hiểu ứng dụng của deconvolution trong phân đoạn và tạo ảnh.
• GAN: Học hỏi các nguyên tắc cơ bản của mạng đối nghịch tạo sinh.
• U-Net: Tìm hiểu ứng dụng của U-Net trong các lĩnh vực như phân đoạn ảnh y tế.
• Focal Loss: Học hỏi các phương pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề mất cân bằng lớp trong phát hiện đối tượng.

5. Thực hành dự án:

• Cuộc thi Kaggle: Tham gia các cuộc thi thị giác máy tính trên Kaggle để tích lũy kinh nghiệm thực chiến.
• Dự án mã nguồn mở: Tham gia các dự án thị giác máy tính mã nguồn mở để học hỏi các quy tắc mã và cộng tác nhóm.
• Dự án cá nhân: Cố gắng tự thiết kế và triển khai các dự án thị giác máy tính, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng, phân loại ảnh, v.v.

Bốn, Đề xuất phát triển nghề nghiệp

1. Hướng đi nghề nghiệp:

• Kỹ sư AI: Chịu trách nhiệm phát triển, triển khai và tối ưu hóa các thuật toán thị giác máy tính.
• Nhà nghiên cứu máy học: Tham gia vào nghiên cứu và đổi mới các thuật toán thị giác máy tính.
• Nhà khoa học dữ liệu: Sử dụng công nghệ thị giác máy tính để phân tích và khai thác dữ liệu.

2. Nâng cao kỹ năng: * Tập trung vào một lĩnh vực cụ thể: Theo lời khuyên của Ashishllm, hãy tập trung vào các lĩnh vực con như OCR, phát hiện đối tượng, phân đoạn ảnh, nhận dạng ảnh, v.v., để nghiên cứu và thử nghiệm chuyên sâu.

   • Nắm vững các công cụ thường dùng: Thành thạo các framework deep learning như PyTorch, TensorFlow và các thư viện computer vision như OpenCV.
   • Học tập liên tục: Theo dõi các thành tựu nghiên cứu và xu hướng phát triển công nghệ mới nhất, không ngừng nâng cao trình độ kỹ năng của bản thân.

3. Lời khuyên tìm việc:

   • Tích lũy kinh nghiệm dự án: Thông qua tham gia các dự án hoặc thực tập, tích lũy kinh nghiệm thực tế, thể hiện năng lực của bản thân.
   • Chuẩn bị phỏng vấn: Làm quen với các thuật toán computer vision phổ biến và các câu hỏi phỏng vấn, thể hiện thực lực kỹ thuật của bản thân.
   • Giao tiếp tích cực: Giao tiếp tích cực với nhân viên tuyển dụng, tìm hiểu yêu cầu của vị trí và văn hóa công ty. @@__iamaf đang tích cực tìm kiếm công việc liên quan đến AI/ML, bạn có thể tham khảo hướng tìm việc của anh ấy.

V. Tổng kếtThị giác máy tính là một lĩnh vực đầy cơ hội và thách thức. Thông qua việc nắm vững kiến thức cơ bản, học các khái niệm cốt lõi, tham gia vào các dự án thực tế và liên tục theo dõi các xu hướng phát triển công nghệ mới nhất, bạn có thể nhanh chóng làm quen và hiểu sâu hơn về lĩnh vực này, cuối cùng đạt được thành công trong sự nghiệp.

Hãy nhớ quan điểm của Vincent Sitzmann: "Thị giác" chỉ có ý nghĩa như một phần của vòng lặp nhận thức-hành động, thị giác máy tính truyền thống, tức là ánh xạ hình ảnh sang biểu diễn trung gian (3D, luồng, phân đoạn...), sẽ biến mất. Điều này cũng gợi ý rằng hướng nghiên cứu thị giác máy tính trong tương lai có thể tập trung nhiều hơn vào các giải pháp end-to-end và các phương thức tương tác thông minh hơn.