成为一名计算机视觉工程师
与 Ultralytics 一起探索计算机视觉 AI 的变革力量。了解行业应用并向 Muhammad Rizwan Munawar 等专业工程师学习。
计算机视觉（CV）是人工智能的一个领域，旨在训练计算机去解释和理解视觉世界。这项技术的工作原理与人类视觉非常相似，但有几个显著区别：人类拥有毕生的经验背景来训练如何区分物体、判断距离、辨别运动状态以及判断图像是否存在异常。
CV技术不仅与计算机处理图像的能力有关，还涉及从图像中提取信息或目的，例如确定传入物体的距离和运动情况。得益于人工智能的进步以及深度学习和神经网络的创新，该领域近年来取得了巨大飞跃，并在某些与物体检测和标记相关的任务中已经能够超越人类。
CV 让各种行业能够实现现实世界的解决方案，例如在医疗行业中，它对于诊断实现极其有用。然而，CV 的实用性还延伸到许多其他应用，例如体育、零售、农业、交通、制造等。在 Ultralytics，我们让每个人都能轻松进行模型训练和机器学习。我们的目标是帮助你利用人工智能的力量，而不必担心所有技术细节。通过我们的努力，我们甚至看到中学生开始使用 Ultralytics Platform 和 YOLOv5 训练他们的模型。
“计算机视觉是深度学习和人工智能领域中最令人瞩目的成果之一。深度学习为计算机视觉领域所带来的进步，真正使该领域脱颖而出。”
Wayne Thompson，SAS数据科学家
CV工程师应用视觉AI和机器学习研究来解决现实问题。CV工程师通常在图像识别、机器学习、边缘AI、网络与通信、深度学习、人工智能、高级计算、图像标注、数据科学以及图像/视频分割等各个系统中拥有丰富的经验。那么，事不宜迟，让我们为你介绍一位计算机视觉工程师，并分享他的经验。
认识一下Muhammad！#
Muhammad Rizwan Munawar 是一名计算机视觉工程师。他毕业于伊斯兰堡 COMSATS 大学瓦赫分校，获得计算机科学学士学位，主修人工智能。他的专业领域不仅限于视觉领域，因为他知道额外的技能可以帮助他成长并提升职业生涯，所以他还具备桌面应用程序、网页前端和吸引人的仪表板开发知识。目前，他是一名自由职业者，根据客户的需求开发针对不同用例的解决方案。
你是如何进入机器学习和视觉AI领域的？#
“嗯，这是一段充满障碍和持续努力的旅程。当我刚开始的时候，我甚至不知道什么是物体检测，但我主要对视觉AI充满好奇和热情。我在大学最后一年开始做自由职业，只是为了学习技能。与此同时，我也开始从各个YouTube频道学习基本的机器学习概念。经过7-8个月的持续工作，我对视觉AI和深度学习有了很好的理解，并决定在CV领域继续我的职业生涯。”
跟我们聊聊你使用 Ultralytics YOLOv5 的经验吧！#
“我从 Ultralytics YOLOv5 发布开始就一直在使用它，不过为了针对不同用例进行规范的开发和修改，我已经使用 YOLOv5 有 1.5 年了。”“最初我处理的问题与目标检测有关，因此我开始探索各种与目标检测相关的算法。经过一段时间的研究，我对比了不同目标检测器的 mAP，发现在当时与其他目标检测器相比，YOLOv5 在 COCO 数据集上的准确率非常高。于是，我标注了数据，并在自定义数据上微调了 YOLOv5，目的是检测人物。”“YOLOv5 非常易于使用、修改和微调，其庞大的社区随时准备在遇到问题时提供帮助。YOLOv5 的定期更新让我在日常中能够以非常高效的方式进行目标检测。”
Muhammad给初学者的3个建议#
- 定期学习新概念并保持规律的作息。Muhammad将坚持不懈视为他成功的最重要因素之一。
- 不断思考新点子，即使它们看起来很傻也没关系！它们会帮助你深入思考事物。尝试在一定程度上实现这些想法，并把它们记录在文档中。始终遵循这一策略。
- 开发与CV相关的项目。定期参与项目将帮助你学习并培养对CV领域的热情。
感谢你阅读 Muhammad 的成长历程！如果你想了解更多关于他的工作，请访问他的网站。同时，为了及时了解我们为你分享的最新 Ultralytics YOLOv5 和视觉 AI 动态，请在 Twitter 和 LinkedIn 上关注我们！
