Diventare un ingegnere di computer vision
Esplora il potere trasformativo dell'AI di computer vision con Ultralytics. Scopri le applicazioni nel settore e impara da ingegneri esperti come Muhammad Rizwan Munawar.
La computer vision (CV) è un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare e comprendere il mondo visivo. Questa tecnologia funziona in modo simile alla vista umana, ma con alcune differenze notevoli: gli esseri umani hanno una vita intera di contesto per imparare a distinguere gli oggetti, capire a che distanza si trovano, se si stanno muovendo e se c'è qualcosa che non va in un'immagine.
La tecnologia CV riguarda la capacità dei computer non solo di visualizzare le immagini, ma anche di estrarne il messaggio o lo scopo, come determinare le distanze e i movimenti degli oggetti in arrivo. Grazie ai progressi nell'intelligenza artificiale e alle innovazioni nel deep learning e nelle reti neurali, il settore ha compiuto grandi passi avanti negli ultimi anni ed è stato in grado di superare gli esseri umani in alcuni compiti relativi al rilevamento e all'etichettatura degli oggetti.
La CV abilita soluzioni reali in settori come quello medico, ad esempio, dove è estremamente utile per implementazioni diagnostiche. Tuttavia, l'utilità della CV si estende anche a numerose altre applicazioni, come sport, vendita al dettaglio, agricoltura, trasporti, produzione e altro ancora. In Ultralytics, rendiamo l'addestramento dei modelli e il machine learning accessibili a tutti. Il nostro obiettivo è aiutarti a sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza doverti preoccupare di tutti i dettagli tecnici. Grazie ai nostri sforzi, abbiamo visto persino studenti delle scuole medie iniziare ad addestrare i propri modelli con Ultralytics Platform e YOLOv5.
“La computer vision è una delle cose più straordinarie nate dal mondo del deep learning e dell'intelligenza artificiale. I progressi che il deep learning ha apportato al campo della computer vision hanno davvero contraddistinto questo settore.”
Wayne Thompson, Data Scientist presso SAS
Gli ingegneri CV applicano la ricerca sulla vision AI e sul machine learning per risolvere problemi reali. Gli ingegneri CV hanno generalmente una significativa esperienza con vari sistemi, come il riconoscimento delle immagini, il machine learning, l'edge AI, il networking e la comunicazione, il deep learning, l'intelligenza artificiale, il calcolo avanzato, l'annotazione delle immagini, la data science e la segmentazione di immagini/video. Quindi, senza ulteriori indugi, vorremmo presentarti un ingegnere di computer vision e condividere la sua esperienza.
Link to this sectionTi presentiamo Muhammad!#
Muhammad Rizwan Munawar è un ingegnere di computer vision. Ha completato la sua laurea in Informatica con specializzazione in Intelligenza Artificiale presso la COMSATS University Islamabad, Wah Campus. La sua esperienza non si limita all'area della vision, perché sa che competenze extra possono aiutarlo a crescere e a migliorare la sua carriera, quindi ha anche conoscenze di applicazioni desktop, web front-end e sviluppo di dashboard accattivanti. Attualmente, lavora come freelance sviluppando soluzioni per diversi casi d'uso in base alle esigenze dei suoi clienti.
Link to this sectionCome ti sei avvicinato al machine learning e alla vision AI?#
"Beh, è stato un viaggio fatto di ostacoli e duro lavoro costante. Quando ho iniziato, non ero nemmeno a conoscenza dell'object detection, ma ero curioso e appassionato principalmente della vision AI. Ero all'ultimo anno di studi quando ho iniziato a lavorare come freelance, giusto per imparare le competenze. Parallelamente, ho anche iniziato a studiare i concetti base di machine learning da vari canali YouTube. Dopo aver dedicato 7-8 mesi di lavoro costante, ho sviluppato una buona comprensione della vision AI e del deep learning e ho deciso di proseguire la mia carriera professionale nel campo della CV."
Link to this sectionRaccontaci la tua esperienza con YOLOv5!#
"Utilizzo YOLOv5 da quando è stato rilasciato, ma per uno sviluppo e una modifica adeguati in base ai diversi casi d'uso, lo uso da 1 anno e mezzo." "Inizialmente, il problema che stavo affrontando era relativo all'object detection, quindi ho iniziato a esplorare diversi algoritmi legati al rilevamento di oggetti. Dopo aver dedicato un po' di tempo alla ricerca, ho confrontato l'mAP di diversi rilevatori di oggetti e ho capito che l'accuratezza di YOLOv5 sul dataset COCO è molto elevata rispetto ad altri rilevatori di oggetti dell'epoca. Quindi, ho etichettato i miei dati e ho ottimizzato YOLOv5 sui miei dati personalizzati, con lo scopo di rilevare le persone." "YOLOv5 è molto facile da usare, modificare e ottimizzare, e la sua vasta community è sempre disponibile ad aiutare se qualcuno riscontra un problema. I regolari aggiornamenti di YOLOv5 mi offrono quotidianamente facilità nell'eseguire l'object detection in modo molto efficiente."
Link to this sectionI 3 consigli di Muhammad per i principianti#
- Impara regolarmente nuovi concetti e rendi la tua routine costante. Muhammad attribuisce alla costanza uno dei fattori più importanti del suo successo.
- Continua a pensare a nuove idee, non importa se sembrano stupide! Ti aiuteranno a pensare alle cose in profondità. Prova a implementare queste idee fino a un certo livello e scrivile in un documento. Segui sempre questa strategia.
- Sviluppa progetti legati alla CV. Lavorare regolarmente ai progetti ti aiuterà a imparare e a sviluppare una passione per il campo della CV.
Grazie per aver letto il percorso di Muhammad! Se vuoi saperne di più sul suo lavoro, dai un'occhiata al suo sito web. E, per rimanere aggiornato mentre condividiamo con te le ultime novità su YOLOv5 e la vision AI, seguici su Twitter e LinkedIn!
