Computer vision is een gebied van kunstmatige intelligentie waarmee computers afbeeldingen, video’s en andere visuele informatie kunnen begrijpen. Computer Vision Engineers ontwikkelen softwaresystemen die objecten kunnen herkennen, afbeeldingen kunnen analyseren, scènes kunnen begrijpen en nuttige informatie uit visuele gegevens kunnen halen.
Je kunt systemen bouwen die defecten in gefabriceerde producten detecteren, objecten op foto’s herkennen, medische beelden analyseren, voertuigen volgen, robots helpen hun omgeving te begrijpen of beelden van camera’s en satellieten verwerken.
Deze carrière combineert programmeren, wiskunde, beeldverwerking, machine learning en software-engineering. Je hoeft niet alles in één keer onder de knie te hebben. Een gestructureerd leertraject kan je helpen stap voor stap de benodigde vaardigheden te ontwikkelen.
Wat doet een Computer Vision Engineer?
Een Computer Vision Engineer ontwikkelt en onderhoudt systemen die visuele informatie verwerken.
Typische verantwoordelijkheden zijn onder meer:
- Verzamelen en voorbereiden van beeld- of videodatasets
- Visuele gegevens opschonen en labelen
- Het ontwikkelen van pijplijnen voor beeldverwerking
- Machine learning en deep learning-modellen trainen
- Het bouwen van beeldclassificatie-, detectie- en segmentatiesystemen
- Video verwerken en analyseren
- Evalueren van modelprestaties
- Onderzoeken en verminderen van modelfouten
- Modellen optimaliseren voor snelheid en geheugengebruik
- Modellen implementeren in applicaties en productiesystemen
- Werken met GPU’s, servers of edge-apparaten.
Moderne computervisie is sterk afhankelijk van diepgaand leren, maar traditionele beeldverwerkingstechnieken blijven nuttig. Werkgevers zijn doorgaans op zoek naar ingenieurs met vaardigheden op het gebied van Python, OpenCV, deep learning-frameworks en machine learning, terwijl voor sommige functies ook C++, CUDA, 3D vision of implementatie-ervaring vereist is.
Hoe word je een Computer Vision Engineer?
1. Leer eerst Python
Python is een van de nuttigste programmeertalen voor computer vision en machine learning.
Je moet de basisconcepten van Python-programmeren leren, inclusief variabelen en gegevenstypen, voorwaarden en lussen, functies, klassen, modules, uitzonderingen, bestandsverwerking en objectgeoriënteerd programmeren. U moet ook leren hoe u virtuele omgevingen kunt gebruiken en pakketten kunt beheren, en hoe u fouten in uw code kunt opsporen als zich problemen voordoen.
Je zou ook NumPy moeten leren, omdat afbeeldingen kunnen worden weergegeven als multidimensionale numerieke arrays. Bekendheid met Matplotlib en panda’s is ook nuttig.
Besteed geen maanden aan het onthouden van elke Python-functie. Leer voldoende programmeren om steeds complexere projecten te bouwen.
2. Leer de nodige wiskundige kennis
Je hebt geen geavanceerde wiskunde nodig voordat je computervisie leert, maar een solide wiskundige basis zal steeds waardevoller worden.
Begin met lineaire algebra. Leer meer over vectoren, matrices, matrixvermenigvuldiging, puntproducten, transformaties, eigenwaarden en coördinatensystemen.
Bestudeer vervolgens waarschijnlijkheid en statistiek. Belangrijke concepten zijn onder meer waarschijnlijkheidsverdelingen, gemiddelde, variantie, voorwaardelijke waarschijnlijkheid, steekproeven, correlatie en statistische evaluatie.
Basiscalculus is ook nuttig om te begrijpen hoe neurale netwerken leren. Focus op derivaten, gradiënten, gedeeltelijke afgeleiden en optimalisatie.
Geometrie is vooral belangrijk voor computervisie, omdat bij afbeeldingen en camera’s coördinaten, transformaties, perspectief en driedimensionale ruimte betrokken zijn.
Het doel is niet om wiskundige te worden. U moet de wiskunde goed genoeg begrijpen om te weten wat uw algoritmen en modellen doen.
3. Leer beeldverwerking en OpenCV
Voordat u zich volledig op deep learning concentreert, leert u de grondbeginselen van digitale beeldverwerking.
OpenCV is een belangrijke bibliotheek voor praktische computervisie. Oefen operaties zoals:
- Afbeeldingen lezen en opslaan
- Afbeeldingen verkleinen en bijsnijden
- Roterende afbeeldingen
- Veranderende kleurruimten
- Vervaging en verscherping
- Drempel
- Randdetectie
- Contouren vinden
- Morfologische operaties
- Geometrische transformaties
- Video verwerken
- Camera-invoer lezen.
Traditionele beeldverwerking kan soms een probleem oplossen zonder een neuraal netwerk. Wat nog belangrijker is, is dat het begrijpen van beeldmanipulatie u helpt te begrijpen wat er met visuele gegevens gebeurt voordat deze een machine learning-model bereiken.
4. Leer machine learning
Een goed begrip van de grondbeginselen van machine learning kan de manier waarop u computervisie benadert aanzienlijk verbeteren.
Meer informatie over:
- Trainings-, validatie- en testdatasets
- Kenmerken en labels
- Overfitting en onderfitting
- Regularisatie
- Gegevensvergroting
- Verlies functies
- Optimalisatie
- Hyperparameter-afstemming
- Modelevaluatie.
U moet begrijpen waarom een ​​model buitengewoon goed kan presteren op trainingsafbeeldingen, maar slecht op nieuwe afbeeldingen.
Leer voor classificatie statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering, F1-score en verwarringsmatrices.
Voor objectdetectie en segmentatie leert u intersectie over unie en gemiddelde gemiddelde precisie.
Het begrijpen van modelevaluatie is net zo belangrijk als weten hoe je een model moet trainen.
5. Leer deep learning en PyTorch
Diep leren staat centraal in de moderne computervisie.
Begin met het leren van de basisbeginselen van neurale netwerken, waaronder lagen, activeringsfuncties, voorwaartse voortplanting, achterwaartse voortplanting, verliesfuncties en gradiëntafdaling.
Bestudeer vervolgens convolutionele neurale netwerken. Je moet concepten begrijpen zoals convoluties, kernels, feature maps, pooling, opvulling, stride en receptieve velden.
Nadat je convolutionele neurale netwerken hebt begrepen, leer je over moderne architecturen zoals restnetwerken, aandachtsmechanismen en visietransformatoren.
PyTorch is een bijzonder nuttig raamwerk om te leren. Je moet weten hoe je:
- Creëer en manipuleer tensoren
- Gegevenssets laden
- Bouw neurale netwerken
- Schrijf trainingsloops
- Gebruik verliesfuncties en optimizers
- Train modellen op GPU’s
- Modellen opslaan en laden
- Verfijn voorgetrainde modellen
- Evalueer modellen.
De officiële tutorials van PyTorch bieden leermateriaal over tensoren, datasets, modelconstructie, optimalisatie, transferleren en computer vision-toepassingen.
Je kunt ook TensorFlow en Keras leren als ze relevant zijn voor de banen die je wilt, maar je op je gemak voelen met één belangrijk raamwerk is nuttiger dan oppervlakkige kennis hebben van verschillende raamwerken.
6. Begrijp de belangrijkste computervisietaken
U moet vertrouwd raken met de belangrijkste computervisieproblemen.
Beeldclassificatie
Classificatie wijst een categorie toe aan een afbeelding.
Een model kan bijvoorbeeld bepalen of op een foto een kat, hond of vogel te zien is. Industriële systemen kunnen producten ook als acceptabel of defect classificeren.
Objectdetectie
Objectdetectie identificeert objecten en hun locaties, meestal met behulp van selectiekaders.
Een verkeerssysteem kan bijvoorbeeld auto’s, bussen, fietsen en voetgangers detecteren.
Segmentatie van afbeeldingen
Segmentatie identificeert specifieke pixels die bij objecten of regio’s horen. Het is nuttig voor medische beelden, productie, autonome voertuigen, landbouw en satellietbeelden.
Object volgen
Tracking volgt objecten over videoframes. Toepassingen zijn onder meer verkeersmonitoring, sportanalyse, beveiliging en robotica.
Optische karakterherkenning
Optische tekenherkenning haalt tekst uit afbeeldingen. U kunt deze taak tegenkomen bij documentverwerking, scannen van bonnen, verwerking van identiteitsdocumenten en geautomatiseerde gegevensinvoer.
3D computervisie
3D-visie gaat over diepte, vorm en driedimensionale omgevingen. Belangrijke onderwerpen zijn onder meer stereovisie, dieptecamera’s, puntenwolken, LiDAR, 3D-reconstructie en visuele SLAM.
Je hoeft je niet op elk gebied te specialiseren. Leer de basisprincipes en concentreer u vervolgens op de gebieden die relevant zijn voor uw gewenste carrière.
7. Leer meer over gegevens
Een computervisiesysteem is sterk afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens.
Leer hoe u:
- Zoek of verzamel geschikte datasets
- Label afbeeldingen
- Gegevens van slechte kwaliteit opschonen
- Creëer trainings-, validatie- en testsplitsingen
- Pak het onevenwicht in de klassen aan
- Pas realistische datavergroting toe
- Detecteer datalekken
- Documentgegevenssets.
Slechte labels of niet-representatieve afbeeldingen kunnen een slecht model opleveren, zelfs als u een geavanceerde architectuur gebruikt.
Je moet ook leren foutenanalyses uit te voeren. Als een model bijvoorbeeld ’s nachts slecht presteert, onderzoek dan of de trainingsdata voldoende nachtelijke beelden bevatten, of objecten te donker zijn of dat bewegingsonscherpte de voorspellingen beïnvloedt.
8. Bouw praktische projecten
Projecten zijn een van de beste manieren om uw capaciteiten te demonstreren.
Begin met een beeldclassificatieproject. Kies een echte dataset, train een model met behulp van transfer learning en evalueer de prestaties ervan.
Bouw vervolgens een objectdetectieproject. U kunt bijvoorbeeld een systeem maken dat auto’s en motorfietsen in wegbeelden detecteert.
Bouw vervolgens een beeldsegmentatieproject. U kunt beschadigde gebieden op gefabriceerde producten identificeren of objecten van hun achtergrond scheiden.
Bouw daarna een videoanalyseproject dat objecten detecteert en volgt.
Creëer ten slotte een end-to-end-applicatie die een afbeelding of video accepteert, een computervisiemodel uitvoert en de resultaten weergeeft.
Voor een portfolio zijn geen tientallen projecten nodig. Vier tot zes goed gedocumenteerde projecten zijn over het algemeen waardevoller dan een grote verzameling gekopieerde tutorials.
9. Zet uw projecten op GitHub
Uw portfolio moet zowel machine learning als engineeringvaardigheden aantonen.
Elk groot project moet het volgende omvatten:
- Een duidelijk README-document
- Probleembeschrijving
- Gegevenssetinformatie
- Installatie-instructies
- Trainingsinstructies
- Evaluatieresultaten
- Voorbeeldresultaten
- Technische beslissingen
- Beperkingen
- Mogelijke verbeteringen.
Leg uit wat je hebt gedaan in plaats van simpelweg een notitieboekje te uploaden.
In plaats van bijvoorbeeld te zeggen dat je ‘met objectdetectie hebt gewerkt’, leg je uit welk probleem je hebt opgelost, welke dataset je hebt gebruikt, hoe je het model hebt getraind, welke evaluatiestatistieken je hebt geselecteerd en hoe je de prestaties hebt verbeterd.
10. Leer software-engineering en -implementatie
Het trainen van een model in een notebook is slechts een deel van het werk van een Computer Vision Engineer.
Leer Git, GitHub, Linux-basisprincipes, API’s, Docker, testen, loggen en software-organisatie.
U moet ook begrijpen hoe u modellen kunt implementeren.
Nuttige technologieën en concepten zijn onder meer:
- REST API’s
- Dokwerker
- ONNX
- GPU-gevolgtrekking
- Modelkwantisering
- Modeloptimalisatie
- Cloudcomputing
- Edge-implementatie.
Productiesystemen vereisen een afweging tussen nauwkeurigheid, snelheid, geheugen en kosten.
Een model dat uitstekende voorspellingen doet, maar er enkele seconden over doet om één frame te verwerken, kan bijvoorbeeld ongeschikt zijn voor een real-time camerasysteem.
11. Leer C++ en GPU-computing wanneer dat nodig is
Python is een uitstekend startpunt, maar C++ kan belangrijk worden voor prestatiekritische applicaties.
C++ is vooral waardevol in robotica, autosystemen, ingebedde apparaten en real-time computervisie.
U kunt Python gebruiken voor experimenten en machine learning, terwijl u C++ gebruikt voor prestatiegevoelige componenten.
Je moet ook de basisconcepten achter GPU’s en CUDA begrijpen. Geavanceerde CUDA-programmering is niet nodig als je begint, maar GPU-kennis wordt steeds handiger bij het werken met grote modellen of realtime applicaties.
12. Kies een specialisatie
Nadat u de grondbeginselen heeft geleerd, kunt u overwegen een branche- of technische specialisatie te kiezen.
Bij autonoom voertuigwerk kan het gaan om objectdetectie, diepteschatting, sensorfusie, LiDAR en 3D-visie.
Robotica kan visuele lokalisatie, pose-inschatting, dieptewaarneming, visuele SLAM en realtime gevolgtrekking omvatten.
Gezondheidszorg kan bestaan ​​uit röntgen-, CT-, MRI- en pathologie-beeldanalyse.
Bij de productie kan sprake zijn van geautomatiseerde inspectie, detectie van defecten, metingen en robotsystemen.
Landbouw kan bestaan ​​uit gewasmonitoring, detectie van plantenziekten, fruittelling en onkruiddetectie.
Retail- en video-analyse kunnen betrekking hebben op productherkenning, voorraadmonitoring, objecttracking en klantanalyse.
Je specialisatie moet invloed hebben op de projecten die je bouwt en de geavanceerde technologieën die je bestudeert.