Как стать инженером по компьютерному зрению
Открой преобразующую силу AI в области компьютерного зрения вместе с Ultralytics. Узнай о применении технологий в разных отраслях и опыте таких инженеров-экспертов, как Muhammad Rizwan Munawar.
Компьютерное зрение (CV) — это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры обучают интерпретировать и понимать окружающий визуальный мир. Эта технология работает во многом как человеческое зрение, но с несколькими существенными отличиями: у людей есть жизненный опыт, который помогает им различать объекты, определять расстояние до них, понимать, движутся ли они, и замечать, что с изображением что-то не так.
Технология CV связана не только со способностью компьютеров визуализировать изображения, но и с извлечением их смысла или назначения, например с определением расстояния и движения приближающихся объектов. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и инновациям в глубоком обучении и нейронных сетях эта область за последние годы совершила значительный рывок и смогла превзойти людей в некоторых задачах, связанных с обнаружением и классификацией объектов.
CV позволяет создавать решения для реальных задач в таких отраслях, как медицина, где оно чрезвычайно полезно для реализации диагностических решений. Однако возможности CV также распространяются на множество других сфер, включая спорт, розничную торговлю, сельское хозяйство, транспорт, производство и другие области. В Ultralytics мы делаем обучение моделей и машинное обучение доступными для всех. Наша цель — помочь тебе использовать возможности искусственного интеллекта, не беспокоясь обо всех технических деталях. Благодаря нашим усилиям мы видели, как даже ученики средней школы начинали обучать собственные модели с помощью Ultralytics Platform и YOLOv5.
«Компьютерное зрение — одно из самых remarkable достижений, появившихся в мире глубокого обучения и искусственного интеллекта. Достижения глубокого обучения в области компьютерного зрения действительно выделили эту область среди других».
Уэйн Томпсон, специалист по анализу данных в SAS
Инженеры по CV применяют исследования в области vision AI и машинного обучения для решения реальных задач. Инженеры по CV обычно имеют значительный опыт работы с различными системами, включая распознавание изображений, машинное обучение, периферийный искусственный интеллект, сетевые технологии и коммуникации, глубокое обучение, искусственный интеллект, высокопроизводительные вычисления, аннотирование изображений, анализ данных, а также сегментацию изображений и видео. Итак, без лишних слов позволь познакомить тебя с инженером по компьютерному зрению и рассказать о его опыте.
Познакомься с Мухаммадом!#
Мухаммад Ризван Мунавар — инженер по компьютерному зрению. Он получил степень бакалавра по компьютерным наукам со специализацией в области искусственного интеллекта в Университете COMSATS в Исламабаде, кампус Wah. Его знания не ограничиваются областью компьютерного зрения, поскольку он понимает, что дополнительные навыки помогают ему развиваться и строить карьеру, поэтому он также разбирается в настольных приложениях, веб-фронтенде и разработке привлекательных дашбордов. Сейчас он работает фрилансером и разрабатывает решения для различных сценариев использования с учетом потребностей клиентов.
Как ты пришел к машинному обучению и vision AI?#
«Что ж, это был путь, полный трудностей и постоянной упорной работы. Когда я начинал, я даже не знал о детекции объектов, но в основном интересовался vision AI и был увлечен этой областью. Я учился на последнем курсе, когда начал заниматься фрилансом, просто чтобы освоить необходимые навыки. Параллельно я начал изучать основы машинного обучения по различным каналам на YouTube. После 7–8 месяцев постоянной работы я хорошо разобрался в vision AI и глубоком обучении и решил продолжить профессиональную карьеру в области CV».
Расскажи о своем опыте работы с Ultralytics YOLOv5!#
«Я использую Ultralytics YOLOv5 с момента его выпуска, но для полноценной разработки и адаптации под различные сценарии использования я работаю с YOLOv5 уже 1,5 года». «Изначально я занимался задачей детекции объектов, поэтому начал изучать различные алгоритмы, связанные с детекцией объектов. После некоторого времени, посвященного исследованиям, я сравнил mAP разных детекторов объектов и понял, что точность YOLOv5 на датасете COCO очень высока по сравнению с другими детекторами объектов, существовавшими на тот момент. Поэтому я разметил свои данные и дообучил YOLOv5 на собственных данных, чтобы обнаруживать людей». «YOLOv5 очень легко использовать, изменять и дообучать, а его огромное сообщество всегда готово помочь, если у кого-то возникает проблема. Регулярные обновления YOLOv5 день за днем упрощают для меня эффективное выполнение задач детекции объектов».
Три совета Мухаммада для начинающих#
- Регулярно изучай новые концепции и придерживайся стабильного распорядка. Мухаммад считает постоянство одним из главных факторов своего успеха.
- Продолжай обдумывать новые идеи — неважно, глупые они или нет! Они помогут тебе глубже размышлять о разных вещах. Попробуй реализовать эти идеи хотя бы на определенном уровне и запиши их в какой-нибудь документ. Всегда следуй этой стратегии.
- Разрабатывай проекты, связанные с CV. Регулярная работа над проектами поможет тебе учиться и развить в себе интерес к области CV.
Спасибо, что прочитал о пути Мухаммада! Если хочешь узнать больше о его работе, загляни на его сайт. А чтобы быть в курсе последних новостей Ultralytics YOLOv5 и vision AI, которыми мы делимся, подписывайся на нас в Twitter и LinkedIn!
