Становление инженера по компьютерному зрению

Компьютерное зрение (КЗ) - это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Технология работает так же, как и человеческое зрение, но с некоторыми существенными отличиями: у людей есть время жизни, чтобы научиться различать объекты, определять расстояние до них, двигаться и понимать, что с изображением что-то не так.

Технология CV связана с тем, что компьютеры могут не только визуализировать изображения, но и извлекать из них смысл или цель, например, определять расстояния и движения приближающихся объектов. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и инновациям в области глубокого обучения и нейронных сетей, в последние годы эта область смогла сделать большой скачок и превзойти человека в некоторых задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.

CV позволяет реализовать реальные решения в таких отраслях, как, например, медицинская промышленность, где он чрезвычайно полезен для диагностики. Однако возможности CV распространяются и на другие сферы, такие как спорт, розничная торговля, сельское хозяйство, транспорт, производство и многое другое. В Ultralytics мы делаем обучающие модели и машинное обучение доступными для всех. Наша цель - помочь вам воспользоваться возможностями искусственного интеллекта, не заботясь обо всех технических деталях. Благодаря нашим усилиям даже школьники начинают обучать свои модели с помощью Ultralytics HUB и YOLOv5.

"Компьютерное зрение - одно из самых замечательных явлений, появившихся в мире глубокого обучения и искусственного интеллекта. Достижения, которые глубокое обучение внесло в область компьютерного зрения, действительно выделили эту область".

Уэйн Томпсон, специалист по анализу данных SAS

Инженеры CV применяют исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения для решения реальных проблем. Как правило, инженеры по компьютерному зрению имеют значительный опыт работы с различными системами, такими как распознавание изображений, машинное обучение, искусственный интеллект, сети и коммуникации, глубокое обучение, искусственный интеллект, передовые вычисления, аннотация изображений, наука о данных и сегментация изображений/видео.Итак, без лишних слов, мы хотели бы познакомить вас с инженером по компьютерному зрению и поделиться его опытом.

Познакомьтесь с Мухаммедом!

Мухаммад Ризван Мунавар - инженер по компьютерному зрению. Он получил степень бакалавра в области компьютерных наук с искусственным интеллектом в качестве специализации в COMSATS University Islamabad, Wah Campus. Его знания не ограничиваются областью зрения, поскольку он знает, что дополнительные навыки могут помочь ему расти и повышать уровень своей карьеры, поэтому он также обладает знаниями в области настольных приложений, веб-фронтэнда и разработки привлекательных приборных панелей. В настоящее время он работает как фрилансер, разрабатывая решения для различных случаев использования в соответствии с потребностями клиентов.

Как вы пришли к машинному обучению и искусственному интеллекту?

"Это был путь, полный трудностей и постоянной упорной работы. Когда я начинал, я даже не знал об обнаружении объектов, но мне было любопытно, и я был увлечен в основном искусственным интеллектом зрения. Я учился на последнем курсе, когда начал работать фрилансером, просто чтобы освоить навыки. Параллельно я начал изучать основные концепции машинного обучения на различных каналах YouTube. После 7-8 месяцев постоянной работы у меня сложилось хорошее понимание ИИ зрения и глубокого обучения, и я решил продолжить свою профессиональную карьеру в области CV".

Расскажите нам о своем опыте использования YOLOv5!

"Я использую YOLOv5 с момента его выхода, но для правильного развития и модификации в соответствии с различными сценариями использования я использую YOLOv5 уже 1,5 года". "Изначально проблема, с которой я столкнулся, была связана с обнаружением объектов, поэтому я начал изучать различные алгоритмы, связанные с обнаружением объектов. Потратив некоторое время на исследования, я сравнил карты для различных детекторов объектов и понял, что точность YOLOv5 на наборе данных coco очень высока по сравнению с другими детекторами объектов на тот момент. Поэтому я разметил свои данные и настроил YOLOv5 на своих собственных данных с целью обнаружения людей". YOLOv5 очень прост в использовании, модификации и настройке, а его огромное сообщество всегда готово помочь, если кто-то столкнется с проблемой. Регулярные обновления YOLOv5 позволяют мне с каждым днем все легче и легче выполнять обнаружение объектов очень эффективным способом".    

3 совета Мухаммада для начинающих

1. Регулярно изучайте новые концепции и делайте свою рутину последовательной. Мухаммад считает постоянство одним из главных факторов своего успеха.
2. Продолжайте думать над новыми идеями, и неважно, что они глупые! Они помогут вам глубже осмыслить происходящее. Попробуйте реализовать эти идеи на определенном уровне и записать их в какой-нибудь документ. Всегда следуйте этой стратегии.
3. Разрабатывайте проекты, связанные с CV. Регулярная работа над проектами поможет вам учиться и развивать в себе страсть к области CV.

Спасибо, что прочитали о путешествии Мухаммада! Если вы хотите узнать больше о его работе, посетите его сайт. А чтобы быть в курсе последних новостей YOLOv5 и vision AI, следите за нами в Twitter и Linkedin!