Explore le pouvoir de transformation de l'IA de la vision par ordinateur avec Ultralytics. Découvre les applications industrielles et apprends auprès d'ingénieurs experts comme Muhammad Rizwan Munawar.
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La vision par ordinateur (VA) est un domaine de l'intelligence artificielle qui forme les ordinateurs à interpréter et à comprendre le monde visuel. La technologie fonctionne de la même manière que la vue humaine, mais avec quelques différences notables : les humains disposent de toute une vie de contexte pour s'entraîner à différencier les objets, à déterminer leur distance, s'ils sont en mouvement et si quelque chose ne va pas dans une image.
La technologie CV concerne les ordinateurs qui sont non seulement capables de visualiser des images, mais aussi d'extraire le message ou le but d'une image, par exemple en déterminant les distances et les mouvements des objets entrants.Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle et aux innovations en matière d'apprentissage profond et de réseaux neuronaux, ce domaine a pu faire de grands bonds ces dernières années et a pu surpasser les humains dans certaines tâches liées à la détection et à l'étiquetage d'objets.
CV offre des solutions concrètes à des industries telles que l'industrie médicale, par exemple, où il est extrêmement utile pour la mise en œuvre de diagnostics. Cependant, l'utilité de CV s'étend également à de nombreuses autres applications, telles que le sport, la vente au détail, l'agriculture, le transport, la fabrication, et bien d'autres encore. Sur Ultralytics, nous rendons les modèles de formation et l'apprentissage automatique accessibles à tous. Notre objectif est de t'aider à profiter de la puissance de l'intelligence artificielle sans avoir à te soucier de tous les détails techniques. Grâce à nos efforts, nous avons vu même des collégiens commencer à former leurs modèles à l'aide de Ultralytics HUB et YOLOv5.
"La vision par ordinateur est l'une des choses les plus remarquables issues du monde de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle. Les avancées que l'apprentissage profond a apportées au domaine de la vision par ordinateur ont vraiment permis à ce domaine de se démarquer."
Wayne Thompson, scientifique de données chez SAS
Les ingénieurs CV appliquent la recherche sur l'IA de vision et l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel. Les ingénieurs CV ont généralement une expérience significative de divers systèmes, tels que la reconnaissance d'images, l'apprentissage automatique, l'IA périphérique, la mise en réseau et la communication, l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle, l'informatique avancée, l'annotation d'images, la science des données et la segmentation d'images/vidéos.Ainsi, sans plus attendre, nous aimerions te présenter un ingénieur en vision artificielle et te faire partager son expérience.
Muhammad Rizwan Munawar est ingénieur en vision artificielle. Il a obtenu sa licence en informatique avec l'intelligence artificielle comme domaine de spécialisation à l'université COMSATS d'Islamabad, campus Wah. Son expertise ne se limite pas au domaine de la vision, car il sait que des compétences supplémentaires peuvent l'aider à progresser et à améliorer sa carrière. Il a donc également des connaissances en matière d'applications de bureau, de front-end Web et de développement de tableaux de bord attrayants. Actuellement, il travaille en tant qu'indépendant et développe des solutions pour différents cas d'utilisation en fonction des besoins de ses clients.
"Eh bien, cela a été un parcours semé d'embûches et de travail acharné et cohérent. Quand j'ai commencé, je n'étais même pas au courant de la détection d'objets, mais j'étais curieux et passionné principalement par l'IA de vision. J'étais en dernière année d'études, quand j'ai commencé à travailler en freelance, juste pour acquérir les compétences. En parallèle, j'ai également commencé à apprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique à partir de diverses chaînes YouTube. Après avoir passé 7 à 8 mois à travailler de façon constante, j'ai développé une bonne compréhension de l'IA de vision et de l'apprentissage profond et j'ai décidé de poursuivre ma carrière professionnelle dans le domaine du CV."
"J'utilise YOLOv5 depuis sa sortie, mais pour un développement et une modification appropriés en fonction des différents cas d'utilisation, j'utilise YOLOv5 depuis un an et demi.""Au départ, le problème auquel j'étais confronté concernait la détection d'objets, j'ai donc commencé à explorer différents algorithmes liés à la détection d'objets. Après avoir passé un certain temps à faire des recherches, j'ai comparé la carte de différents détecteurs d'objets et j'ai réalisé que la précision de YOLOv5 sur l'ensemble de données coco était très élevée par rapport à d'autres détecteurs d'objets à l'époque. J'ai donc étiqueté mes données et affiné YOLOv5 sur mes données personnalisées, dans le but de détecter des personnes."YOLOv5 est très facile à utiliser, à modifier et à affiner, et son immense communauté est toujours disponible pour aider si quelqu'un rencontre un problème. Les mises à jour régulières de YOLOv5 m'apportent jour après jour la facilité de faire de la détection d'objets de manière très efficace."
Merci d'avoir lu le parcours de Muhammad ! Si tu veux en savoir plus sur son travail, consulte son site Web. Et, pour rester au courant et partager avec toi les dernières nouvelles de YOLOv5 et de l'IA vision, suis-nous sur Twitter et Linkedin!
Commence ton voyage avec le futur de l'apprentissage automatique.
