Explora o poder transformador da IA de visão por computador com Ultralytics. Descobre aplicações industriais e aprende com engenheiros especializados como Muhammad Rizwan Munawar.
.avif)
A visão por computador (CV) é um domínio da inteligência artificial que treina os computadores para interpretarem e compreenderem o mundo visual. A tecnologia funciona de forma muito semelhante à visão humana, mas com algumas diferenças notáveis: os seres humanos têm uma vida inteira de contexto para treinar como distinguir objectos, a que distância estão, se estão em movimento e se há algo de errado com uma imagem.
Graças aos avanços da inteligência artificial e às inovações no domínio da aprendizagem profunda e das redes neuronais, este campo tem dado grandes saltos nos últimos anos e tem conseguido ultrapassar os seres humanos em algumas tarefas relacionadas com a deteção e rotulagem de objectos.
O CV permite soluções do mundo real para indústrias como a indústria médica, por exemplo, onde é extremamente útil para implementações de diagnóstico. No entanto, a utilidade da CV também se estende a inúmeras outras aplicações, como o desporto, o retalho, a agricultura, os transportes, a produção e muito mais. Em Ultralytics, tornamos os modelos de formação e a aprendizagem automática acessíveis a todos. O nosso objetivo é ajudar-te a tirar partido do poder da Inteligência Artificial sem teres de te preocupar com todos os detalhes técnicos. Com os nossos esforços, vimos até alunos do ensino secundário começarem a treinar os seus modelos com Ultralytics HUB e YOLOv5.
"A visão por computador é uma das coisas mais notáveis que surgiram no mundo da aprendizagem profunda e da inteligência artificial. Os avanços que a aprendizagem profunda tem contribuído para o campo da visão computacional têm realmente distinguido este campo."
Wayne Thompson, cientista de dados do SAS
Os engenheiros da CV aplicam a investigação em IA de visão e aprendizagem automática para resolver problemas do mundo real. Os engenheiros de visão por computador têm geralmente uma experiência significativa em vários sistemas, como o reconhecimento de imagens, a aprendizagem automática, a IA de ponta, as redes e a comunicação, a aprendizagem profunda, a inteligência artificial, a computação avançada, a anotação de imagens, a ciência dos dados e a segmentação de imagens/vídeos.
Muhammad Rizwan Munawar é um engenheiro de visão computacional. Concluiu o bacharelato em Informática com especialização em Inteligência Artificial na COMSATS University Islamabad, Wah Campus. A sua experiência não se limita à área da visão, porque sabe que outras competências podem ajudá-lo a crescer e a melhorar a sua carreira, pelo que também tem conhecimentos de aplicações de secretária, front-end da Web e desenvolvimento de painéis de controlo atractivos. Atualmente, trabalha como freelancer desenvolvendo soluções para diferentes casos de utilização com base nas necessidades dos seus clientes.
"Bem, tem sido uma jornada de obstáculos e trabalho árduo e consistente. Quando comecei, nem sequer sabia o que era a deteção de objectos, mas tinha curiosidade e paixão principalmente pela IA de visão. Estava no último ano dos meus estudos quando comecei a trabalhar como freelancer, apenas para aprender as competências. Paralelamente, também comecei a aprender conceitos básicos de aprendizagem automática em vários canais do YouTube. Depois de passar 7-8 meses a trabalhar de forma consistente, desenvolvi uma boa compreensão da IA de visão e da aprendizagem profunda e decidi continuar a minha carreira profissional na área dos currículos."
"Tenho utilizado o YOLOv5 desde que foi lançado, mas para o desenvolvimento e modificação adequados de acordo com diferentes casos de utilização, tenho utilizado o YOLOv5 há 1,5 anos.""Inicialmente, o problema com que estava a lidar relacionava-se com a deteção de objectos, pelo que comecei a explorar diferentes algoritmos relacionados com a deteção de objectos. Depois de algum tempo de pesquisa, comparei o mapa de diferentes detectores de objectos e percebi que a precisão do YOLOv5 no conjunto de dados coco era muito elevada quando comparada com outros detectores de objectos da altura. Por isso, etiquetei os meus dados e afinei o YOLOv5 nos meus dados personalizados, com o objetivo de detetar pessoas." OYOLOv5 é muito fácil de utilizar, modificar e afinar e a sua enorme comunidade está sempre disponível para ajudar se alguém encontrar um problema. As actualizações regulares do YOLOv5 facilitam-me a deteção de objectos de uma forma muito eficiente."
Obrigado por leres sobre a viagem do Muhammad! Se quiseres saber mais sobre o seu trabalho, consulta o seu sítio Web. E, para te manteres atualizado à medida que partilhamos contigo as notícias mais recentes sobre YOLOv5 e IA de visão, segue-nos no Twitter e no Linkedin!
Começa a tua viagem com o futuro da aprendizagem automática
