От новичка до профессионала: Ваше руководство 2024 года, чтобы стать инженером по компьютерному зрению

Введение

В наш цифровой век, когда технологический прогресс развивается беспрецедентными темпами, одна из областей, которая выделяется на фоне других, – это компьютерное зрение. Эта статья предназначена для начинающих специалистов, которые хотят ориентироваться в области компьютерного зрения. От освоения основ обработки изображений до изучения многочисленных концепций глубокого обучения, мы рассмотрим основные навыки, отрасли, тенденции рынка и многое другое.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение, или машинное зрение – это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам и компьютерным системам извлекать ценную информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных данных.

Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с нашей статьей “Руководство для начинающих“, в которой мы подробно рассказываем о компьютерном зрении.

🔥 Наш Telegram канал о машинном обучении: https://t.me/+RlgPz8ihjxViOGEy

📌 Папка отборных каналов для Python разработчиков – https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi

Кто такой инженер по компьютерному зрению?

Инженер по компьютерному зрению – это тот, кто пытается воссоздать человеческую зрительную систему в машинах с помощью различных инструментов и алгоритмов машинного зрения. Они анализируют и обрабатывают большие объемы данных в виде наборов данных, чтобы помочь в автоматизации принятия решений с помощью визуальных эффектов. Проще говоря, инженер по компьютерному зрению – это тот, кто работает с визуальной информацией, полученной из изображений и видео.

Большинство инженеров по компьютерному зрению проводят свое время, исследуя, обучая, тестируя и внедряя модели, которые реализуются в приложениях компьютерного зрения для решения реальных задач. Они также работают в тесном сотрудничестве с другими инженерами над созданием аппаратного и программного обеспечения, использующего визуальную информацию для решения проблем или выполнения конкретных задач. Они обладают впечатляющими знаниями в таких областях, как машинное обучение, глубокое обучение, аннотирование изображений, сегментация изображений и видео, распознавание образов и т. д. Они пользуются большим спросом в различных отраслях, таких как здравоохранение, автомобилестроение, робототехника и видеонаблюдение.

Быть инженером – не просто прогулка по парку; это требует большой самоотдачи и усилий для исследования и изучения из-за обширности предмета. Но не волнуйтесь! В этом руководстве для начинающих вы узнаете, как стать профессиональным инженером по компьютерному зрению. Так что приступайте к делу!

Навыки, необходимые для работы инженером по компьютерному зрению

Математика

Ваш путь к званию эксперта в области компьютерного зрения начинается с математики. Овладение математикой является обязательным. Она используется для представления и манипулирования изображениями. Специалист по компьютерному зрению должен очень хорошо понимать связь между изображениями и их числовыми представлениями. Давайте рассмотрим несколько математических концепций, которые вам необходимо освоить:

Линейная алгебра

Линейная алгебра – один из основополагающих аспектов компьютерного зрения, который необходимо освоить. Давайте рассмотрим несколько примеров ее использования.

На базовом уровне изображения представляются в виде матриц или многомерных массивов чисел. Линейная алгебра манипулирует этими матрицами, которые необходимы для решения различных задач обработки изображений.

Другая задача CV – обнаружение и описание определенных особенностей изображения, таких как края, углы или конкретные объекты. Алгоритмы, используемые для выполнения этих операций, такие как HOG (Histogram of Oriented Gradients), используют линейную алгебру для более эффективных вычислений.

Такие операции, как вращение, масштабирование и перевод, являются основополагающими в CV. Они выражаются с помощью матриц и векторов, которые являются частью основных понятий линейной алгебры.

В области обработки изображений операции свертки используются для фильтрации и преобразования изображений. Реализация этих сверток в контексте глубокого обучения стала возможной благодаря линейной алгебре.

Еще один важный аспект компьютерного зрения – 3D-видение и восприятие глубины. Получение информации из 3D-сцен и глубины из 2D-изображений, например, калибровка камеры, стереозрение и определение структуры по движению, включает в себя вычисления, основанные на линейной алгебре.

Линейная алгебра предоставляет математические основы и инструменты, необходимые для решения различных задач компьютерного зрения.

Пожалуй, лучший курс линейной алгебры для машинного обучения.

Преподаватель – профессор Массачусетского технологического института Гилберт Стрэнг.

И это БЕСПЛАТНО!

Создайте прочный фундамент математики для машинного обучения:

🚀 Видеолекции, UC Berkeley Math 54 Линейная алгебра и дифференциальные уравнения

• Курс

• Лекции

 Видение линейной алгебры, Гилберт Стрэнг в Массачусетском технологическом институте

Очень нравятся эти новые мини-лекции по линейной алгебре. Гилберт Стрэнг разложил сложные темы на куски преобразований матриц/векторов – это действительно “мастерство в игре”.

• Курс

Математический анализ

Математический анализ, в частности дифференциальное исчисление, имеет решающее значение для компьютерного зрения.

Возьмем пример глубокого обучения. Понимание DL-моделей составляет значительную часть компьютерного зрения, и здесь снова широко используются концепции исчисления. Например, алгоритм обратного распространения для обучения нейронных сетей основан на мат анализа.

Извлечение признаков – еще одна задача компьютерного зрения. Она включает в себя извлечение значимых признаков из изображений. Возьмем, к примеру, SIFT (Scale-invarient feature transform) и определение краев на видео. С помощью математического анализа они способны определять ключевые точки и особенности изображения, которые необходимы для таких задач, как сопоставление изображений и распознавание объектов.

Анализ движения и отслеживание также используют Дифференциальные уравнения. Каким образом? Производные вычисляются в пространстве и времени, чтобы понять, как объекты перемещаются в сцене.

Понимание принципов исчисления является ключом к пониманию алгоритмов и методов CV.

бесплатный Курс: Университетский курс математического анализа

Вероятность и статистика

CV имеет дело с большим количеством неопределенностей и изменчивостью данных. Здесь на помощь приходят теория вероятностей и статистика.

Оптимизация моделей Deep Learning становится возможной благодаря статистическим методам. Такие методы, как стохастический градиентный спуск, они опираются на вероятностные подходы для поиска оптимальных параметров нейронных сетей.

Статистические методы используются для обнаружения и отслеживания объектов в последовательности изображений или видео. Движение объектов предсказывается с помощью вероятностных моделей.

Модели машинного обучения, составляющие большую часть компьютерного зрения, также используют вероятность и статистику. Такие модели, как CNN или конволюционные нейронные сети, используют статистические данные для распознавания и классификации паттернов на изображениях.

▪ «Математическая статистика» курс CS центр.

Программирование

Программирование – еще одна важная часть компьютерного зрения. Давайте разберемся, почему.

Прежде чем анализировать изображения или видео, их нужно предварительно обработать. Именно здесь на помощь приходят программы. Они используются для выполнения таких задач, как нормализация данных, изменение размера изображения и фильтрация шумов.

В основе компьютерного зрения лежат алгоритмы. Такие задачи, как обнаружение объектов, классификация изображений или распознавание образов, реализуются с помощью алгоритмов. И, как вы правильно догадались, для создания этих алгоритмов используется программирование.

В большинстве приложений алгоритмы CV должны работать в режиме реального времени. И снова программирование приходит на помощь, оптимизируя алгоритмы для скорости и эффективности, обеспечивая быструю обработку видеопотоков в реальном времени.

Во многих задачах CV используются методы ML и DL. С помощью программирования можно оптимизировать производительность этих моделей и интегрировать их в более крупные системы. Это включает в себя работу с нейронными сетями, настройку конвейеров обучения и использование библиотек технического зрения, таких как TensorFlow и PyTorch.

В академической или исследовательской среде, где изучаются новые методы компьютерного зрения, программирование используется для проведения экспериментов и проверки гипотез.

Возникает следующий вопрос: с какого языка начать? Давайте рассмотрим несколько из них.

Python

Python – один из самых популярных языков программирования для компьютерного зрения, в основном благодаря своей простоте и огромному количеству библиотек, таких как OpenCV, TensorFlow и PyTorch для обработки изображений и машинного обучения. Благодаря своей универсальности и простоте интеграции, Python широко используется в академических исследованиях.

• 15 лучших бесплатных курсов для изучения Python

C++

C++ – мощный язык программирования, используемый в сценариях, где важны управление памятью, обработка в реальном времени и скорость выполнения. Основные алгоритмы в таких библиотеках, как OpenCV, изначально были написаны на C++. Он также поддерживает большинство библиотек. C++ широко используется в обработке изображений в реальном времени, задачах оптимизации ресурсов, встраиваемых системах и робототехнике, где компьютерное зрение играет не последнюю роль.

• Бесплатный курс по программированию на современном C++ на Github

Этот бесплатны курс предназначен для тех, кто уже знаком с языком С и объектно-ориентированным программированием, для достижения овогоуровня владения программированием на C++. 

Курс охватывает основы программирования на C++ и переходит к продвинутой семантике и концепциям языка –

https://github.com/federico-busato/Modern-CPP-Programming

MATLAB

MATLAB – это язык высокого уровня, разработанный компанией MathWorks, который широко используется в компьютерном зрении.

В нем есть надежные инструменты для визуализации данных, которые необходимы для анализа изображений и видео. Он также используется для создания пользовательских интерфейсов, обеспечивающих простоту использования и взаимодействия с приложениями компьютерного зрения.

MATLAB позволяет интегрироваться с другими языками, обеспечивая большую гибкость и использование других библиотек и инструментов.

MATLAB помогает интегрировать алгоритмы компьютерного зрения в более крупные системы с помощью Simulink, что позволяет проектировать на основе моделей и использовать графический подход к программированию. Это особенно часто используется при проектировании встраиваемых систем и систем управления.

Новички обычно начинают с Python из-за его простоты, а затем переходят к освоению других языков. Программирование является одной из основополагающих частей вашего пути к мастерству компьютерного зрения.

Data Processing and Feature Engineering with MATLAB– Coursera

В этом курсе вы будете объединять данные из различных датасетов  и работать с  примерами, когда часть дынных отсутствует. В начале курса вы изучите различные типы распределений.

Концепции машинного обучения

Машинное обучение играет важнейшую роль в компьютерном зрении. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых ролей машинного обучения в компьютерном зрении.

Распознавание образов очень важно для визуальных данных. Это важно для таких задач, как распознавание объектов, когда система идентифицирует и классифицирует объекты на изображениях или видео. Это становится возможным благодаря алгоритмам машинного обучения.

Другим ключевым аспектом понимания контекста визуальных данных является обнаружение и извлечение признаков. Он включает в себя определение ключевых точек, краев и форм на изображениях. И снова на помощь приходит МЛ, обнаруживая и извлекая особенности.

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать и интерпретировать изображения и видео, обнаруживая аномалии, отслеживая перемещения и даже предсказывая будущие события на основе визуальных признаков.

Кроме того, существует семантическая сегментация – процесс, при котором каждый пиксель на изображении классифицируется по категориям, что помогает понять сцену на более детальном уровне. Машинное обучение делает это возможным.

Алгоритмы машинного обучения также могут отслеживать движение объектов по кадрам видео, что очень важно для видеонаблюдения, спортивного анализа и автономных транспортных средств.

Машинное обучение расширяет возможности AR и VR, позволяя в режиме реального времени обрабатывать изображения и взаимодействовать с окружающей средой.

Эта концепция позволяет повторно использовать модель, разработанную для одной задачи, в качестве отправной точки для создания модели для второй задачи, что способствует более быстрому и эффективному обучению моделей компьютерного зрения.

Концепции машинного обучения оказали большое влияние на компьютерное зрение, обеспечив передовую обработку изображений, анализ в реальном времени, а также возможность извлекать и использовать сложные закономерности из визуальных данных.

12 лучших репозиториев GitHub по компьютерному зрению

Список из наиболее важных Awesome репозиториев GitHub, посвященных компьютерному зрению, которые охватывают широкий спектр исследовательских и образовательных тем. Огромный кладезь знаний из области CV. 

1. Awesome Computer Vision

2. Computer Vision Tutorials by Roboflow

3. Transformer in Vision

4. Awesome Referring Image Segmentation

5. Awesome Vision Language Pretraining Papers

6. Awesome Vision and Language

7. Awesome Temporal Action Detection

8. Awesome Masked Autoencoders

9. Awesome Visual Transformer

10. Transformer-Based Visual Segmentation

11. CVPR 2023 Paper with Code

12. Awesome Deepfakes Detection

Теория компьютерного зрения

Следующий шаг – создание прочного фундамента в теории компьютерного зрения. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых теорий.

• Освоение OpenCV с помощью Python: Полное руководство по обработке изображений и компьютерному зрению

Конволюционные нейронные сети

CNN – одна из важнейших теорий в компьютерном зрении. Они предназначены для изучения пространственных иерархий признаков на основе входных изображений. Они составляют огромную часть таких задач, как распознавание, классификация и сегментация изображений. Полезное демо по cnn.

Обработка изображений

Другой фундаментальной концепцией компьютерного зрения является обработка изображений. Она включает в себя методы улучшения необработанных изображений, полученных с камер и датчиков. Это может включать в себя подавление шума, повышение контрастности и резкости изображения, что крайне важно для повышения точности дальнейшей обработки.

Гайд для новичков по распознаванию изображений ИИ: Python и OpenCV.

Распознавание образов

Как следует из названия, она предполагает распознавание закономерностей и паттернов в данных. Это включает в себя идентификацию конкретных объектов, лиц или сцен на изображениях в резюме. К этому разделу относятся такие техники, как сопоставление шаблонов, сопоставление на основе признаков и статистическая классификация.
Почитать.

Компьютерная графика

Геометрические аспекты изображения, такие как перспектива, форма и движение, являются ключевыми. Теории, связанные с 3D-реконструкцией, калибровкой камеры и стереозрением, широко используются для интерпретации пространственных отношений на изображениях.

Глубокое обучение

Помимо пространственных иерархий конволюционных нейронных сетей, существует глубокое обучение, включающее различные архитектуры, такие как автоэнкодеры, генеративные адверсарные сети (GAN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), которые используются для решения таких сложных задач, как генерация изображений, передача стиля и анализ видео.

Извлечение признаков

Функция Feature Extraction позволяет определить ключевые точки или особенности изображений, такие как края и углы, и найти соответствия между различными изображениями. Это очень важно для таких задач, как распознавание объектов, отслеживание движения и сшивание панорам.

Семантическая сегментация

Эта теория фокусируется на анализе изображений на уровне пикселей, направленном на отнесение каждого пикселя к определенной категории. Семантическая сегментация находит применение в понимании сцен, приложениях автономного вождения и медицинской визуализации.

Все эти теории имеют огромное значение и используются при решении различных задач и проблем, связанных с интерпретацией и пониманием визуальных данных. Они способствуют правильному выполнению широкого спектра задач, от простой классификации изображений до сложного понимания сцен и взаимодействия с физическим миром.

Методы обработки изображений

Обработка изображений – это метод манипулирования изображениями в цифровой форме для выполнения определенных операций с целью извлечения из них полезной информации. Она выполняется для улучшения существующего изображения, чтобы получить из него необходимую информацию.

Погружения в библиотеку Mahotas для обработки изображений.

В данном посте я познакомлю вас с библиотекой Mahotas, которая позволяет обрабатывать изображения. Рассмотрим некоторые методы и функции работы с картинками.

Обработка изображений является важным этапом предварительной обработки во многих приложениях, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц. Например, в индустрии развлечений обработка изображений используется для добавления или удаления объектов на изображениях. Давайте рассмотрим их.

Улучшение изображения

Улучшение изображения в обработке изображений для компьютерного зрения – это набор методов, используемых для улучшения внешнего вида изображения или преобразования его в вид, лучше подходящий для анализа человеком или компьютерными алгоритмами. Этот процесс имеет решающее значение для подготовки изображений к дальнейшим задачам компьютерного зрения, таким как извлечение признаков, обнаружение объектов и классификация. Часто целью является повышение качества исходного изображения с точки зрения наблюдателя или усиление определенных характеристик изображения, важных для дальнейшей обработки. Почему улучшение изображения имеет решающее значение? Давайте разберемся, почему.

• Улучшение изображения помогает скорректировать контрастность. С помощью таких методов, как выравнивание гистограммы или растягивание контраста, интенсивность пикселей изменяется для получения более четких изображений.
• Яркость изображения повышается путем корректировки значений пикселей, как простыми, так и сложными методами.
• Сглаживание изображения выполняется путем минимизации случайных изменений яркости или цвета с помощью таких методов, как гауссово размытие, медианная или двусторонняя фильтрация.
• Кроме того, для улучшения краев изображения используются такие методы, как нерезкое маскирование, фильтры лапласиана и фильтры высоких частот.
• Цветовой баланс и насыщенность: Улучшение визуальной привлекательности или акцента путем коррекции цветовой температуры и усиления яркости цвета.
• Размытие: Восстановление резкости размытых изображений, вызванных движением или проблемами с фокусировкой.
• Геометрическая обработка: Манипулирование структурой изображения для удаления шума, разделения объектов или подчеркивания формы.

Восстановление изображений

Восстановление изображений – это процесс повышения качества изображения путем удаления шумов. Несмотря на некоторое сходство с улучшением изображений, последнее использует особенности зрительной системы человека для получения более красивых результатов. При восстановлении изображения исходное качество изображения остается высоким, но при определенных условиях. Вот несколько аспектов реставрации изображений.

• Одним из ключевых аспектов восстановления изображений является удаление из них шумов, таких как гауссовский шум или спекл-шум.
• Другой аспект – повышение разрешения изображения. Это может быть увеличение изображений с низким разрешением путем увеличения количества пикселей в изображении.
• Размытие изображений – еще одна распространенная проблема. Она может быть вызвана расфокусировкой снимков или другими факторами. Эта проблема решается путем определения шаблонов размытия или ядра размытия и устранения его последствий.
• Коррекция цвета – еще один важный аспект восстановления изображений. Например, некоторые изображения имеют цветовые искажения или старые изображения имеют выцветшие цвета. Такие изображения нуждаются в цветокоррекции путем корректировки цветового баланса изображений.

Сверхразрешение изображений (SISR) – важнейшая задача низкоуровневого компьютерного зрения, направленная на восстановление изображений высокого разрешения по их аналогам низкого разрешения.

Традиционные механизмы внимания значительно улучшили производительность SISR, но такие механизмы часто приводят к сложной структуре сети и большому количеству параметров, что приводит к низкой скорости вывода и большому размеру модели. 

Parameter-free Attention Network (SPAN) – новая высокоэффективная модель SISR, которая позволяет сбалансировать количество параметров, скорость вывода и качество изображения. 

В SPAN используется новый механизм внимания без параметров, который использует симметричные функции активации для усиления качества генерации и подавления избыточной информации. 

SPAN был протестирован на нескольких бенчмарках,которые показали  что она превосходит существующие модели суперразрешения как по качеству изображения, так и по скорости вывода, достигая компромисса между качеством и скоростью. 

Это делает SPAN весьма пригодной для использования в реальных приложениях, особенно в случаях с ограниченными ресурсами. 

🖥 Code: https://github.com/hongyuanyu/span

🦾 Checkpoint: https://drive.google.com/file/d/1iYUA2TzKuxI0vzmA-UXr_nB43XgPOXUg/view?usp=sharing

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.12770v1

🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/manga109

Сжатие изображений

Сжатие изображений – это процесс сжатия данных в цифровых изображениях. Цель этого процесса – оптимизировать размер данных изображения, чтобы сделать его более удобным для хранения и передачи. В широком смысле его можно классифицировать следующим образом

Сжатие без потерь

Этот процесс означает создание уменьшенных версий изображения без ухудшения его качества. Это обратимый процесс, и части изображения остаются нетронутыми.

Сжатие с потерями

В этом процессе размер изображения уменьшается за счет удаления некоторых его частей. В результате мы получаем значительно меньшую версию изображения, которая загружается гораздо быстрее при минимальной разнице в качестве. Один из минусов – в отличие от сжатия без потерь, этот способ не является обратимым.

Манипулирование изображениями

Манипулирование изображениями – это процесс изменения цифровых изображений. Это делается для улучшения качества изображения или создания визуальных эффектов. Вот несколько вариантов использования манипуляций с изображениями

Обработка изображений помогает в фильтрации. Это широко используемая техника для размытия, повышения резкости или определения краев, которая является фундаментальной частью обработки изображений.

Другой аспект – создание композитных изображений, которые включают в себя объединение различных изображений для создания нового образа, обычно используемого в рекламе.

При манипулировании изображениями происходит не только их объединение, но и разделение на различные части. Это делается на основе характеристик пикселей изображения.

Мы также можем выполнять такие операции, как расширение, открытие и закрытие, эрозия, которые находят применение в предварительной обработке изображений, особенно бинарных, с помощью морфологической обработки.

Модели и методы глубокого обучения

Давайте обратим внимание на еще один важный ключ к мастерству в области компьютерного зрения – глубокое обучение.

Освоение различных моделей и методов глубокого обучения крайне важно для инженера по компьютерному зрению. Владение такими моделями, как CNN, GAN и Vision Transformers, помогает решать самые разные задачи – от распознавания изображений до обнаружения объектов в реальном времени.

• Начнем с CNN. Известные также как конволюционные нейронные сети, они представляют собой строительные блоки для анализа изображения. Их архитектура имитирует зрительные системы человека, обеспечивая более эффективное извлечение признаков и обучение шаблонам. Они отлично справляются с такими задачами, как распознавание и классификация изображений, и находят применение в автономном вождении и приложениях для распознавания лиц.
• Теперь перейдем к RNN. Рекуррентные нейронные сети. Они расшифровывают временные связи и последовательный контекст в визуальных данных, что полезно для таких приложений, как предсказание кадров или создание видеотитров. Они хороши для понимания последовательных данных, таких как распознавание действий или анализ видео.
• RNNs и Long Short Term Memory (LSTM) очень хорошо справляются с временными рядами данных и последовательностями, предлагая более последовательные интерпретации в задачах зрения.
• Далее идут автоэнкодеры. Они в основном используются для обучения без контроля, например для изучения признаков и уменьшения размерности изображений. Они играют ключевую роль в таких задачах, как шумоподавление и реконструкция изображений, и находят применение в таких приложениях, как обесцвечивание изображений и обнаружение аномалий.
• GAN, или генеративные адверсарные сети, – это мощные модели, позволяющие генерировать новые изображения и пополнять наборы данных. Они помогают создавать реалистичные синтетические изображения и расширять наборы данных для обучения других моделей, генерирующих изображения высокого разрешения. Они обладают невероятной способностью имитировать сложные распределения данных. Некоторые приложения включают: – Создание реалистичных текстур и объектов для более захватывающих AR-воздействий – Создание разнообразных, реалистичных обучающих данных для распознавания лиц и биометрической аутентификации

Понимание этих моделей делает человека более эффективным решателем задач и позволяет оптимизировать вычислительные ресурсы, тем самым расширяя свои знания на пути к успеху.

• Более 3000 моделей компьютерного зрения и более 100 датасетов на Hugging Face Hub.

Этапы роста инженера по компьютерному зрению

Начало карьеры инженера по компьютерному зрению – увлекательное занятие. Путь специалиста по компьютерному зрению можно разбить на несколько ключевых этапов, каждый из которых сопряжен со своими трудностями и наградами. Давайте рассмотрим их.

Младший инженер компьютерного зрения

Карьеру большинства инженеров CV начинают именно здесь. Будучи младшим инженером, вы должны будете учиться и впитывать как можно больше. Вы будете работать над небольшими модулями крупных проектов, изучать алгоритмы обработки изображений, модели машинного обучения и задачи аннотирования данных. Это этап оттачивания технических навыков и понимания практического применения теоретических знаний.

Инженер по компьютерному зрению

После нескольких лет работы вы переходите на более самостоятельную должность. Здесь вы будете разрабатывать и внедрять части систем компьютерного зрения, устранять неполадки и оптимизировать работу. На этом этапе вы глубже погрузитесь в передовые алгоритмы и изучите такие области, как обнаружение объектов, распознавание лиц или 3D-реконструкция. Вы начнете вносить свой вклад в различные проекты и приложения.

Старший инженер по компьютерному зрению

Теперь мы постепенно переходим к серьезным вещам. Будучи старшим инженером, вы будете решать сложные задачи, а также руководить отдельными сегментами проектов. Этот этап включает в себя совершенствование и разработку сложных алгоритмов в таких областях, как глубокое обучение и нейронные сети, которые могут включать в себя эксперименты с новыми формами анализа изображений и видео, а также повышение точности обнаружения и распознавания объектов. На этом этапе вы не только решаете проблемы, но и выявляете их. Вы также будете наставлять младших членов команды, делясь своими знаниями и опытом.

Руководитель проекта

На этом этапе вы курируете целые проекты. Эта роль требует тонкого баланса между техническими знаниями и управленческими навыками. От практической технической работы вы переходите к управлению проектами в области компьютерного зрения. В ваши обязанности входит планирование проектов и контроль сроков и ресурсов. Лидерство играет ключевую роль; вы наставляете и направляете команду инженеров, способствуя созданию атмосферы сотрудничества. Общение с заинтересованными сторонами приобретает решающее значение, поскольку вы являетесь связующим звеном между вашей командой и внешними сторонами. Ваше влияние измеряется успехом ваших проектов, ростом вашей команды и ценностью, предоставляемой заинтересованным сторонам.

Архитектор решений

Как архитектор решений, вы преодолеваете разрыв между техническими аспектами и практическим применением. Как архитектор решений, ваша роль становится более консультативной. Вы разрабатываете и проектируете сложные системы компьютерного зрения, часто взаимодействуя с клиентами или другими отделами, чтобы понять их потребности и перевести их в технические требования. Ваш опыт помогает принимать важные решения о выборе правильных инструментов, технологий и подходов для каждого проекта.

Главный инженер по компьютерному зрению

Вершиной этой карьеры является должность главного инженера по компьютерному зрению. Эта роль сосредоточена на технологических достижениях и исследованиях, изучении новых территорий в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые ключевые аспекты этой роли включают в себя общение с другими лидерами мысли, участие в научных журналах и выступления на конференциях. В идеале, на этом этапе ваша работа способна повлиять на более широкий ландшафт отрасли, устанавливая новые стандарты и открывая новые возможности.

Как и любая другая карьера, путь инженера по компьютерному зрению предполагает постоянное обучение и развитие навыков. Каждый шаг дает ценный опыт, который способствует как личному прогрессу, так и прогрессу в масштабах всей отрасли.

Хотя поначалу путь инженера по компьютерному зрению кажется сложным, в долгосрочной перспективе он приносит огромную пользу.

Где работает инженер по компьютерному зрению?

В современную стремительную цифровую эпоху роль инженеров по компьютерному зрению становится все более важной. Компании, от стартапов до крупных корпораций, используют компьютерное зрение для автоматизации процессов, принятия более обоснованных решений и создания бесшовного обслуживания клиентов.

Однако найти таких квалифицированных специалистов – непростая задача. Нехватка талантов привела к высокому спросу на инженеров по компьютерному зрению. Компании признают ценность этих специалистов и готовы платить высокую зарплату, чтобы заполучить лучших на рынке. Высокие зарплаты инженеров по компьютерному зрению свидетельствуют об их незаменимой роли в современном бизнесе.

Давайте рассмотрим некоторые отрасли.

Технологические компании

Крупные технологические компании, особенно те, которые находятся на переднем крае развития искусственного интеллекта, дополненной реальности и автономных систем, являются основными работодателями для инженеров по компьютерному зрению. MegVii, Nauto, SenseTime и Tractable – вот лишь некоторые из технологических гигантов в области компьютерного зрения. В этих офисах инженеры тесно сотрудничают с коллегами-технологами, внося свой вклад в разработку революционных технологий.

Исследовательские институты

Как академические, так и частные исследовательские институты очень хороши для развития теоретических и практических аспектов компьютерного зрения. В таких учреждениях вы участвуете в исследованиях, которые расширяют границы возможного в этой захватывающей области.

Стартапы

Стартапы, особенно в области искусственного интеллекта, робототехники и разработки программного обеспечения, являются горячими точками для поиска талантливых специалистов в области компьютерного зрения. Такие компании, как Matterport, Hive, Mitek Systems и MetMap, – лишь немногие из ведущих стартапов в США. Эта среда известна своим динамизмом и быстрым темпом, что позволяет инженерам работать над инновационными и преобразующими проектами.

Автомобильная промышленность

Самоуправляемые автомобили – это тема десятилетия с такими брендами, как Tesla и Waymo от Google. Разработка самоуправляемых автомобилей и передовых систем помощи водителю (ADAS) в значительной степени опирается на опыт инженеров по компьютерному зрению. Эти специалисты играют важную роль в управлении будущим автономных транспортных средств.

Здравоохранение

Здравоохранение – это еще одна отрасль, в которой очень полезны навыки инженеров по компьютерному зрению. От медицинской визуализации до диагностики и планирования лечения – эти инженеры играют важнейшую роль в развитии медицинских технологий. AiCure, Tempo, Moon Surgical и Ibex – вот некоторые бренды в сфере здравоохранения, использующие компьютерное зрение.

Производство

Современное производство немыслимо без автоматизации. Производственные бренды используют промышленную автоматизацию с помощью инженеров по компьютерному зрению, которые работают над улучшением процессов за счет автоматизации. Такие задачи, как контроль качества, мониторинг безопасности и операционная эффективность, являются ключевыми в современной производственной среде.

Розничная торговля

В мире розничной торговли технологии компьютерного зрения используются для управления запасами, анализа поведения покупателей и улучшения общего впечатления от покупок. Инженеры работают над интеграцией передовых возможностей компьютерного зрения в коммерческую сферу.

Безопасность и наблюдение

Проекты, связанные с наблюдением, национальной безопасностью и оборонными технологиями, часто требуют специальных навыков инженеров по компьютерному зрению. Их работа в этом секторе очень важна и часто связана с обеспечением безопасности на высшем уровне и технологическими инновациями.

Как мы видим, возможности в различных отраслях очень широки и зависят от личных интересов и карьерных устремлений человека.

Сколько зарабатывает инженер компьютерного зрения

В этом разделе мы подробнее рассмотрим, на что могут рассчитывать инженеры компьютерного зрения в Индии, США и Европе, особенно в Германии.

В Индии средняя годовая зарплата инженера по компьютерному зрению составляет 7 47 370 фунтов стерлингов. Однако это только база. Часто предусмотрена дополнительная денежная компенсация, которая в среднем составляет около 97 370 фунтов стерлингов. Эти цифры получены на основе 171 заявления о зарплате, отправленного инженерами компьютерного зрения в Glassdoor, что дает прозрачное представление о том, на что можно рассчитывать в этой области в Индии.

Если переехать в Соединенные Штаты, то зарплата инженеров компьютерного зрения весьма конкурентоспособна и прибыльна. В среднем они зарабатывают около 165 156 долларов в год, что составляет примерно 79,40 долларов в час. Позиции начального уровня предлагают около 136 200 долларов в год для тех, кто только начинает работать в этой области. На более высоком уровне опытные инженеры по компьютерному зрению могут зарабатывать до 204 000 долларов в год, что демонстрирует высокий спрос и ценность опыта в этом секторе.

В Германии средняя брутто-зарплата инженера по компьютерному зрению составляет около 93 064 евро в год, что соответствует примерно 45 евро в час. Кроме того, эти инженеры часто получают средний бонус в размере 4020 евро. Шкала заработной платы варьируется в зависимости от опыта; инженеры начального уровня с опытом работы 1-3 года зарабатывают около 65 231 евро в год. Напротив, люди с опытом работы более 8 лет могут рассчитывать на среднюю зарплату около 115 599 евро, что указывает на значительный потенциал роста доходов с опытом и знаниями.

Эти цифры зарплат дают четкое представление о том, чего могут ожидать инженеры компьютерного зрения в плане вознаграждения на этих разнообразных рынках. Очевидно, что по мере приобретения опыта в этой области финансовое вознаграждение может быть весьма существенным.

Тенденции рынка компьютерного зрения

Рынок компьютерного зрения быстро растет. В 2022 году его стоимость составляла 14,10 миллиарда долларов, и ожидается, что в период с 2023 по 2030 год он будет расти еще больше, на 19,6% каждый год. Этот рост обусловлен главным образом тем, что искусственный интеллект (ИИ) используется в таких вещах, как дроны и самообслуживание. вождение автомобилей.

• Новые технологии в камерах и системах обучения сделали компьютерное зрение полезным во многих областях, таких как школы, больницы, роботы, электроника, магазины, фабрики и безопасность. Например, в 2022 году TachyHealth и Medical Refill совместно работали над использованием компьютерного зрения, чтобы помочь врачам лучше понимать медицинские тесты и сделать лечение более интерактивным для пациентов.
• Безопасность — это одна из областей, где компьютерное зрение действительно полезно. Он сканирует лица и отпечатки пальцев, чтобы защитить важные места и вещи. Например, ваш телефон может использовать распознавание лиц в целях безопасности. Другим примером является сотрудничество IDEMIA и Министерства внутренней безопасности США в 2022 году по использованию распознавания лиц в целях общественной безопасности.
• Беспилотные автомобили имеют большое значение на рынке компьютерного зрения. Эти автомобили используют камеры и датчики, чтобы видеть дорожные знаки и избегать препятствий. В 2021 году Aventor рассказал о том, как компьютерное зрение делает беспилотные автомобили более безопасными, помогая им лучше видеть и понимать окружающую среду.
• Производство также все чаще использует компьютерное зрение, поскольку фабрики становятся более автоматизированными. Интернет вещей (IoT) делает фабрики умнее, а компьютерное зрение помогает следить за тем, как производятся вещи. В 2021 году Amazon Web Services запустила сервис под названием Amazon Lookout, чтобы предприятиям было проще использовать компьютерное зрение для проверки своей продукции.

Компьютерное зрение меняет многие отрасли, делая вещи умнее и безопаснее.

Заключение

Вот и завершено подробное руководство от А до Я, как стать инженером по компьютерному зрению в 2024 году. Мы прошли путь развития разработки компьютерного зрения. Мы обсудили навыки, которые вам необходимо приобрести, например, глубокое обучение обработке изображений, которое может открыть массу возможностей в различных отраслях. Будь то революция в здравоохранении, преобразование автомобильной безопасности или новое изобретение розничной торговли, ваша роль как инженера по компьютерному зрению находится на переднем плане. Мы также углубились в уровень заработной платы и обсудили текущие рыночные тенденции, указывающие на устойчивый рост.

2024 год — это год реализации своей мечты (без каламбура), чтобы стать профессиональным инженером по компьютерному зрению. Увидимся, ребята, в следующем!