Devenir ingénieur en vision par ordinateur

La vision artificielle est un domaine de l'intelligence artificielle qui apprend aux ordinateurs à interpréter et à comprendre le monde visuel. La technologie fonctionne comme la vue humaine, mais avec quelques différences notables : les humains disposent de toute une vie de contexte pour apprendre à différencier les objets, à déterminer leur distance, à savoir s'ils sont en mouvement et si quelque chose ne va pas dans une image.

La technologie CV concerne les ordinateurs capables non seulement de visualiser des images, mais aussi d'extraire le message ou le but d'une image, comme la détermination des distances et des mouvements des objets entrants.Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle et aux innovations en matière d'apprentissage profond et de réseaux neuronaux, le domaine a pu faire de grands bonds ces dernières années et a pu surpasser les humains dans certaines tâches liées à la détection et à l'étiquetage d'objets.

CV offre des solutions concrètes à des secteurs tels que l'industrie médicale, par exemple, où il est extrêmement utile pour la mise en œuvre de diagnostics. Cependant, l'utilité de CV s'étend également à de nombreuses autres applications, telles que le sport, la vente au détail, l'agriculture, le transport, la fabrication et bien d'autres encore. Chez Ultralytics, nous rendons les modèles de formation et l'apprentissage automatique accessibles à tous. Notre objectif est de vous aider à tirer parti de la puissance de l'intelligence artificielle sans avoir à vous soucier de tous les détails techniques. Grâce à nos efforts, nous avons vu même des collégiens commencer à former leurs modèles avec Ultralytics HUB et YOLOv5.

"La vision par ordinateur est l'une des choses les plus remarquables issues du monde de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle. Les avancées que l'apprentissage profond a apportées au domaine de la vision par ordinateur ont vraiment distingué ce domaine."

Wayne Thompson, scientifique de données SAS

Les ingénieurs CV appliquent la recherche sur l'IA de la vision et l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel. Les ingénieurs CV ont généralement une grande expérience de divers systèmes, tels que la reconnaissance d'images, l'apprentissage automatique, l'IA périphérique, la mise en réseau et la communication, l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle, l'informatique avancée, l'annotation d'images, la science des données et la segmentation d'images/vidéos.Ainsi, sans plus attendre, nous aimerions vous présenter un ingénieur en vision par ordinateur et partager avec vous son expérience.

Rencontrez Muhammad !

Muhammad Rizwan Munawar est ingénieur en vision artificielle. Il a obtenu une licence en informatique avec spécialisation en intelligence artificielle à l'université COMSATS d'Islamabad, campus de Wah. Son expertise ne se limite pas au domaine de la vision, car il sait que des compétences supplémentaires peuvent l'aider à progresser dans sa carrière. Il a donc également des connaissances en matière d'applications de bureau, de front-end web et de développement de tableaux de bord attrayants. Actuellement, il travaille en tant qu'indépendant et développe des solutions pour différents cas d'utilisation en fonction des besoins de ses clients.

Comment êtes-vous arrivé à l'apprentissage automatique et à l'IA visionnaire ?

"Cela a été un parcours semé d'embûches et de travail acharné. Lorsque j'ai commencé, je ne connaissais même pas la détection d'objets, mais j'étais curieux et passionné par l'IA visionnaire. J'étais en dernière année d'études lorsque j'ai commencé à travailler en free-lance, simplement pour acquérir des compétences. Parallèlement, j'ai commencé à apprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique sur diverses chaînes YouTube. Après 7 à 8 mois de travail régulier, j'ai acquis une bonne compréhension de l'IA de vision et de l'apprentissage profond et j'ai décidé de poursuivre ma carrière professionnelle dans le domaine des CV."

Faites-nous part de votre expérience avec YOLOv5 !

"J'utilise YOLOv5 depuis sa sortie, mais pour un développement approprié et des modifications en fonction des différents cas d'utilisation, j'utilise YOLOv5 depuis un an et demi" "Au départ, le problème auquel je faisais face concernait la détection d'objets, et j'ai donc commencé à explorer différents algorithmes liés à la détection d'objets. Après avoir passé un certain temps à faire des recherches, j'ai comparé la carte de différents détecteurs d'objets et j'ai réalisé que la précision de YOLOv5 sur l'ensemble de données coco était très élevée par rapport aux autres détecteurs d'objets de l'époque. J'ai donc étiqueté mes données et affiné YOLOv5 sur mes données personnalisées, dans le but de détecter des personnes" YOLOv5 est très facile à utiliser, à modifier et à affiner, et sa vaste communauté est toujours disponible pour aider si quelqu'un rencontre un problème. Les mises à jour régulières de YOLOv5 me permettent chaque jour de faire de la détection d'objets de manière très efficace.