Khám phá sức mạnh biến đổi của AI thị giác máy tính với Ultralytics. Khám phá các ứng dụng công nghiệp và học hỏi từ các kỹ sư chuyên gia như Muhammad Rizwan Munawar.
.avif)
Thị giác máy tính (CV) là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đào tạo máy tính để giải thích và hiểu thế giới thị giác. Công nghệ này hoạt động giống như thị giác của con người, nhưng với một vài khác biệt đáng chú ý: con người có bối cảnh suốt đời để đào tạo cách phân biệt các vật thể, chúng ở xa bao nhiêu, liệu chúng có đang di chuyển hay không và liệu có điều gì đó không ổn với hình ảnh hay không.
Công nghệ CV liên quan đến máy tính không chỉ có thể hình dung hình ảnh mà còn trích xuất thông điệp hoặc mục đích của hình ảnh, chẳng hạn như xác định khoảng cách và chuyển động của các vật thể đến. Nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và những đổi mới trong học sâu và mạng lưới thần kinh, lĩnh vực này đã có thể có những bước nhảy vọt trong những năm gần đây và có thể vượt qua con người trong một số nhiệm vụ liên quan đến phát hiện và dán nhãn các đối tượng.
CV cho phép các giải pháp trong thế giới thực cho các ngành công nghiệp như ngành y tế, ví dụ, nơi nó cực kỳ hữu ích cho việc triển khai chẩn đoán. Tuy nhiên, tiện ích của CV cũng mở rộng sang nhiều ứng dụng khác, chẳng hạn như thể thao, bán lẻ, nông nghiệp, giao thông vận tải, sản xuất, v.v. Tại Ultralytics, chúng tôi làm cho các mô hình đào tạo và máy học có thể truy cập được cho tất cả mọi người. Mục tiêu của chúng tôi là giúp bạn tận dụng sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo mà không phải lo lắng về tất cả các chi tiết kỹ thuật. Từ những nỗ lực của chúng tôi, chúng tôi đã thấy ngay cả học sinh trung học cơ sở cũng bắt đầu đào tạo mô hình của họ với Ultralytics HUB và YOLOv5.
"Thị giác máy tính là một trong những điều đáng chú ý nhất xuất phát từ thế giới học sâu và trí tuệ nhân tạo. Những tiến bộ mà deep learning đã đóng góp cho lĩnh vực thị giác máy tính đã thực sự khiến lĩnh vực này trở nên khác biệt."
Wayne Thompson, Nhà khoa học dữ liệu SAS
Các kỹ sư CV áp dụng tầm nhìn, AI và nghiên cứu học máy để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Các kỹ sư CV thường có nhiều kinh nghiệm với các hệ thống khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, học máy, AI biên, mạng và truyền thông, học sâu, trí tuệ nhân tạo, điện toán tiên tiến, chú thích hình ảnh, khoa học dữ liệu và phân đoạn hình ảnh / video. Vì vậy, không cần phải quảng cáo thêm, chúng tôi muốn giới thiệu bạn với một kỹ sư thị giác máy tính và chia sẻ kinh nghiệm của anh ấy.
Muhammad Rizwan Munawar là một kỹ sư thị giác máy tính. Ông đã hoàn thành bằng cử nhân Khoa học Máy tính với Trí tuệ nhân tạo như một lĩnh vực chuyên môn của Đại học COMSATS Islamabad, Wah Campus. Chuyên môn của anh ấy không giới hạn trong lĩnh vực tầm nhìn, bởi vì anh ấy biết rằng các kỹ năng bổ sung có thể giúp anh ấy phát triển và nâng cao sự nghiệp của mình, vì vậy anh ấy cũng có kiến thức về các ứng dụng máy tính để bàn, giao diện người dùng web và phát triển bảng điều khiển hấp dẫn. Hiện tại, anh làm việc như một freelancer phát triển các giải pháp cho các trường hợp sử dụng khác nhau dựa trên nhu cầu của khách hàng.
"Chà, đó là một hành trình của những rào cản và sự chăm chỉ nhất quán. Khi tôi bắt đầu, tôi thậm chí không nhận thức được việc phát hiện đối tượng, nhưng tôi tò mò và đam mê chủ yếu về AI thị giác. Tôi đang học năm cuối, khi tôi bắt đầu làm việc tự do, chỉ để học các kỹ năng. Song song đó, tôi cũng bắt đầu học các khái niệm máy học cơ bản từ các kênh YouTube khác nhau. Sau khi trải qua 7-8 tháng làm việc liên tục, tôi đã phát triển sự hiểu biết tốt về tầm nhìn, AI và học sâu và quyết định tiếp tục sự nghiệp chuyên nghiệp của mình trong lĩnh vực CV.
"Tôi đã và đang sử dụng YOLOv5 kể từ khi nó được phát hành, nhưng để phát triển và sửa đổi thích hợp theo các trường hợp sử dụng khác nhau, tôi đã sử dụng YOLOv5 trong 1,5 năm."" Ban đầu, vấn đề tôi đang giải quyết liên quan đến phát hiện đối tượng, vì vậy tôi bắt đầu khám phá các thuật toán khác nhau liên quan đến phát hiện đối tượng. Sau khi dành thời gian nghiên cứu, tôi đã so sánh bản đồ cho các máy dò đối tượng khác nhau và nhận ra độ chính xác của YOLOv5 Trên bộ dữ liệu COCO rất cao khi so sánh với các máy dò đối tượng khác vào thời điểm đó. Vì vậy, tôi đã gắn nhãn dữ liệu của mình và tinh chỉnh YOLOv5 trên dữ liệu tùy chỉnh của tôi, với mục đích phát hiện mọi người."YOLOv5 rất dễ sử dụng, sửa đổi và tinh chỉnh và cộng đồng khổng lồ của nó luôn sẵn sàng trợ giúp nếu ai đó gặp sự cố. Các bản cập nhật thường xuyên của YOLOv5 cung cấp cho tôi sự dễ dàng từng ngày để phát hiện đối tượng một cách rất hiệu quả."
Cảm ơn bạn đã đọc về cuộc hành trình của Muhammad! Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về công việc của anh ấy, hãy xem trang web của anh ấy. Và, để luôn cập nhật khi chúng tôi chia sẻ thông tin mới nhất YOLOv5 và tầm nhìn tin tức AI với bạn, hãy theo dõi chúng tôi trên Twitter và Linkedin!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
