Как стать инженером по компьютерному зрению
Исследуй преобразующую силу компьютерного зрения ИИ вместе с Ultralytics. Узнай об отраслевых применениях и учись у инженеров-экспертов, таких как Мухаммад Ризван Мунавар.
Компьютерное зрение (CV) — это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Эта технология работает во многом так же, как человеческое зрение, но с несколькими заметными отличиями: у людей есть жизненный опыт, помогающий различать объекты, определять расстояние до них, понимать, находятся ли они в движении и нет ли чего-то подозрительного на изображении.
Технология CV относится к способности компьютеров не только визуализировать изображения, но и извлекать смысл или цель изображения, например, определять расстояния и движения приближающихся объектов. Благодаря успехам в области искусственного интеллекта и инновациям в глубоком обучении и нейронных сетях, эта сфера совершила огромный скачок в последние годы и смогла превзойти людей в некоторых задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.
CV позволяет создавать решения для реального мира в таких отраслях, как медицина, например, где она чрезвычайно полезна для diagnosis implementations. Тем не менее, полезность CV распространяется и на множество других сфер, таких как спорт, ритейл, сельское хозяйство, транспорт, производство и многое другое. В Ultralytics мы делаем обучение моделей и машинное обучение доступными для каждого. Наша цель — помочь тебе использовать всю мощь искусственного интеллекта, не беспокоясь о технических деталях. Благодаря нашим усилиям мы видим, как даже ученики средних школ начинают обучать свои модели с помощью Ultralytics Platform и YOLOv5.
«Компьютерное зрение — одна из самых удивительных вещей, появившихся в мире глубокого обучения и искусственного интеллекта. Достижения, которые глубокое обучение привнесло в область компьютерного зрения, действительно выделили эту сферу».
Уэйн Томпсон, специалист по анализу данных SAS
Инженеры CV применяют исследования в области машинного обучения и зрения ИИ для решения реальных проблем. У инженеров CV обычно есть значительный опыт работы с различными системами, такими как распознавание изображений, машинное обучение, edge AI, сети и коммуникации, глубокое обучение, искусственный интеллект, передовые вычисления, аннотирование изображений, наука о данных и сегментация изображений/видео. Итак, без лишних слов, мы хотели бы представить тебе инженера по компьютерному зрению и поделиться его опытом.
Знакомься, Мухаммад!#
Muhammad Rizwan Munawar — инженер по компьютерному зрению. Он получил степень бакалавра в области компьютерных наук со специализацией по искусственному интеллекту в Университете КОМСАТС в Исламабаде (кампус Вах). Его экспертиза не ограничивается областью компьютерного зрения, поскольку он знает, что дополнительные навыки помогают ему расти и развивать карьеру, поэтому он также обладает знаниями в разработке настольных приложений, веб-фронтенда и привлекательных дашбордов. В настоящее время он работает фрилансером, создавая решения для различных задач в зависимости от потребностей своих клиентов.
Как ты пришел в машинное обучение и ИИ зрения?#
«Ну, это был путь, полный препятствий и постоянного упорного труда. Когда я начинал, я даже не знал об обнаружении объектов, но я был любопытен и увлечен прежде всего ИИ зрения. Я был на последнем курсе учебы, когда начал заниматься фрилансом просто ради получения навыков. Параллельно я также начал изучать базовые концепции машинного обучения на различных YouTube-каналах. Потратив 7-8 месяцев на постоянную работу, я выработал хорошее понимание ИИ зрения и глубокого обучения и решил продолжить свою профессиональную карьеру в области CV».
Расскажи нам о своем опыте работы с Ultralytics YOLOv5!#
"Я использую Ultralytics YOLOv5 с момента ее выхода, но для полноценной разработки и модификации под разные сценарии использования я работаю с YOLOv5 уже 1,5 года." "Изначально задача, которую я решал, была связана с детекцией объектов, поэтому я начал изучать различные алгоритмы для поиска объектов. Потратив некоторое время на исследования, я сравнил mAP для разных детекторов и понял, что точность YOLOv5 на датасете COCO очень высока по сравнению с другими детекторами того времени. Поэтому я разметил свои данные и дообучил YOLOv5 на собственном наборе данных с целью обнаружения людей." "YOLOv5 очень проста в использовании, модификации и дообучении, а ее огромное сообщество всегда готово помочь, если у кого-то возникнет проблема. Регулярные обновления YOLOv5 изо дня в день упрощают мне задачу эффективной детекции объектов."
3 совета от Мухаммада для новичков#
- Регулярно изучай новые концепции и придерживайся постоянного распорядка. Мухаммад называет последовательность одним из главных факторов своего успеха.
- Постоянно думай о новых идеях, неважно, кажутся ли они глупыми! Они помогут тебе глубоко анализировать вещи. Попробуй реализовать эти идеи на определенном уровне и записывай их в документ. Всегда следуй этой стратегии.
- Разрабатывай проекты, связанные с CV. Регулярная работа над проектами поможет тебе учиться и развивать интерес к области CV.
Спасибо, что прочитал о пути Мухаммада! Если ты хочешь узнать больше о его работе, загляни на его сайт. А чтобы оставаться в курсе и получать от нас самые свежие новости об Ultralytics YOLOv5 и визуальном ИИ, подписывайся на нас в Twitter и LinkedIn!
