Devenir ingénieur en vision par ordinateur

La vision par ordinateur (CV) est un domaine de l'intelligence artificielle qui entraîne les ordinateurs à interpréter et à comprendre le monde visuel. Cette technologie fonctionne de manière similaire à la vue humaine, mais avec quelques différences notables : les humains disposent de toute une vie de contexte pour apprendre à distinguer des objets, à évaluer les distances, à déterminer s'ils sont en mouvement et à identifier si une image présente un problème.

La technologie de CV ne permet pas seulement aux ordinateurs de visualiser des images, mais aussi d'en extraire le message ou l'utilité, par exemple en déterminant la distance et le mouvement des objets entrants. Grâce aux avancées en intelligence artificielle et aux innovations dans le deep learning et les réseaux neuronaux, le domaine a réalisé de grands bonds en avant ces dernières années et a réussi à surpasser les humains dans certaines tâches liées à la détection et au marquage d'objets.

La CV permet des solutions concrètes pour des secteurs tels que l'industrie médicale, par exemple, où elle est extrêmement utile pour les diagnosis implementations. Cependant, l'utilité de la CV s'étend également à de nombreuses autres applications, telles que le sport, le commerce de détail, l'agriculture, les transports, la fabrication, et bien plus encore. Chez Ultralytics, nous rendons l'entraînement de modèles et l'apprentissage automatique accessibles à tout le monde. Notre objectif est de t'aider à profiter de la puissance de l'Intelligence Artificielle sans avoir à te soucier de tous les détails techniques. Grâce à nos efforts, nous avons vu même des collégiens commencer à entraîner leurs modèles avec Ultralytics Platform et YOLOv5.

« La vision par ordinateur est l'une des choses les plus remarquables issues du monde du deep learning et de l'intelligence artificielle. Les avancées que le deep learning a apportées au domaine de la vision par ordinateur ont vraiment permis à ce secteur de se démarquer. »

Wayne Thompson, SAS Data Scientist

Les ingénieurs en CV appliquent la recherche en vision IA et en machine learning pour résoudre des problèmes concrets. Les ingénieurs en CV ont généralement une expérience significative dans divers systèmes, tels que la reconnaissance d'images, le machine learning, l'edge AI, le réseautage et la communication, le deep learning, l'intelligence artificielle, le calcul avancé, l'annotation d'images, la science des données et la segmentation d'images/vidéos. Alors, sans plus attendre, nous aimerions te présenter un ingénieur en vision par ordinateur et partager son expérience.

Rencontre Muhammad !#

Muhammad Rizwan Munawar est un ingénieur en vision par ordinateur. Il a obtenu sa licence en informatique avec une spécialisation en intelligence artificielle de 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 et à faire évoluer sa carrière, c'est pourquoi il possède également des connaissances en développement d'applications de bureau, de front-end web et de tableaux de bord attrayants. Actuellement, il travaille comme travailleur indépendant en développant des solutions pour différents cas d'utilisation en fonction des besoins de ses clients.

Comment t'es-tu lancé dans le machine learning et la vision IA ?#

« Eh bien, cela a été un voyage semé d'embûches et de travail acharné. Quand j'ai commencé, je ne connaissais même pas la détection d'objets, mais j'étais curieux et passionné, principalement par la vision IA. J'étais en dernière année d'études lorsque j'ai commencé le freelancing, juste pour acquérir des compétences. En parallèle, j'ai aussi commencé à apprendre les concepts de base du machine learning sur diverses chaînes YouTube. Après 7 à 8 mois de travail constant, j'ai acquis une bonne compréhension de la vision IA et du deep learning, et j'ai décidé de poursuivre ma carrière professionnelle dans le domaine de la CV. »

Parle-nous de ton expérience avec Ultralytics YOLOv5 !#

"J'utilise Ultralytics YOLOv5 depuis sa sortie, mais pour un développement et une modification adaptés à différents cas d'usage, j'utilise YOLOv5 depuis 1,5 an." "Au début, le problème auquel je faisais face concernait la détection d'objets, alors j'ai commencé à explorer différents algorithmes liés à la détection d'objets. Après avoir passé un certain temps à faire des recherches, j'ai comparé le mAP de différents détecteurs d'objets et j'ai réalisé que la précision de YOLOv5 sur le jeu de données COCO est 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 son immense communauté est toujours disponible pour aider si tu rencontres un problème. Les mises à jour régulières de YOLOv5 m'offrent une simplicité croissante au jour le jour pour faire de la détection d'objets de manière très efficace."

Les 3 conseils de Muhammad pour les débutants#

1. Apprends régulièrement de nouveaux concepts et sois constant dans ta routine. Muhammad considère la constance comme l'un des facteurs les plus importants de sa réussite.
2. Continue de réfléchir à de nouvelles idées, peu importe si elles semblent stupides ! Elles t'aideront à approfondir ta réflexion sur les choses. Essaie de mettre en œuvre ces idées à un certain niveau et note-les dans un document. Suis toujours cette stratégie.
3. Développe des projets liés à la CV. Travailler régulièrement sur des projets t'aidera à apprendre et à développer une passion pour le domaine de la CV.

Merci d'avoir lu le parcours de Muhammad ! Si tu veux en savoir plus sur son travail, va voir son site web. Et pour rester à jour alors que nous te partageons les dernières actualités d'Ultralytics YOLOv5 et de l'IA en vision, suis-nous sur Twitter et LinkedIn !