Откройте для себя преобразующую силу компьютерного зрения с Ultralytics. Изучите отраслевые приложения и учитесь у опытных инженеров, таких как Мухаммад Ризван Мунавар.
.webp)
Компьютерное зрение (CV) — это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Эта технология работает во многом как человеческое зрение, но с некоторыми заметными различиями: у людей есть жизненный опыт, чтобы научиться различать объекты, определять, как далеко они находятся, движутся ли они и есть ли что-то не так с изображением.
Технология CV связана с тем, что компьютеры могут не только визуализировать изображения, но и извлекать сообщение или цель изображения, например, определять расстояния и движения входящих объектов. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и инновациям в глубоком обучении и нейронных сетях, эта область смогла совершить большие скачки в последние годы и смогла превзойти людей в некоторых задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.
Компьютерное зрение (CV) позволяет создавать решения для реального мира в таких отраслях, как, например, медицина, где оно чрезвычайно полезно для реализации диагностики. Однако полезность CV распространяется и на множество других приложений, таких как спорт, розничная торговля, сельское хозяйство, транспорт, производство и многое другое. В Ultralytics мы делаем обучение моделей и машинное обучение доступным для всех. Наша цель — помочь вам воспользоваться мощью искусственного интеллекта, не беспокоясь обо всех технических деталях. Благодаря нашим усилиям мы видели, как даже ученики средней школы начинают обучать свои модели с помощью Ultralytics HUB и YOLOv5.
“Компьютерное зрение — одно из самых замечательных достижений в мире глубокого обучения и искусственного интеллекта. Прогресс, которого глубокое обучение достигло в области компьютерного зрения, действительно выделил эту область.”
Уэйн Томпсон, специалист по данным SAS
Инженеры CV применяют исследования в области vision AI и машинного обучения для решения реальных задач. Инженеры CV обычно имеют значительный опыт работы с различными системами, такими как распознавание изображений, машинное обучение, edge AI, сети и коммуникации, глубокое обучение, искусственный интеллект, продвинутые вычисления, аннотация изображений, наука о данных и сегментация изображений/видео. Итак, без лишних слов, мы хотели бы представить вам инженера по компьютерному зрению и поделиться его опытом.
Мухаммад Ризван Мунавар — инженер по компьютерному зрению. Он получил степень бакалавра в области компьютерных наук со специализацией в области искусственного интеллекта в Университете COMSATS в Исламабаде, кампус Вах. Его опыт не ограничивается областью машинного зрения, потому что он знает, что дополнительные навыки могут помочь ему расти и повышать уровень своей карьеры, поэтому он также обладает знаниями в области настольных приложений, внешнего интерфейса веб-сайтов и разработки привлекательных информационных панелей. В настоящее время он работает фрилансером, разрабатывая решения для различных вариантов использования на основе потребностей своих клиентов.
"Это был путь, полный препятствий и постоянной усердной работы. Когда я начинал, я даже не знал об обнаружении объектов, но мне было любопытно, и я был увлечен, главным образом, vision AI. Я был на последнем курсе учебы, когда начал работать фрилансером, просто чтобы приобрести навыки. Параллельно я также начал изучать основные концепции машинного обучения из различных YouTube-каналов. После 7-8 месяцев последовательной работы я хорошо разобрался в vision AI и глубоком обучении и решил продолжить свою профессиональную карьеру в области CV".
"Я использую YOLOv5 с момента ее выпуска, но для надлежащей разработки и модификации в соответствии с различными вариантами использования я использую YOLOv5 в течение 1,5 лет.""Первоначально 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 карту для различных детекторов объектов и понял, что точность YOLOv5 на наборе данных coco очень высока по сравнению с другими детекторами объектов на тот момент. Итак, я разметил свои данные и точно настроил YOLOv5 на своих пользовательских данных с целью обнаружения людей."YOLOv5 очень проста в использовании, модификации и точной настройке, и ее огромное сообщество всегда готово помочь, если кто-то столкнется с проблемой. Регулярные обновления YOLOv5 день за днем облегчают мне обнаружение объектов очень эффективным способом."
Спасибо, что прочитали о пути Мухаммада! Если вы хотите узнать больше о его работе, посетите его веб-сайт. А чтобы быть в курсе последних новостей о YOLOv5 и vision AI, следите за нами в Twitter и Linkedin!
