Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, Bilder, Videos und andere visuelle Informationen zu verstehen. Computer-Vision-Ingenieure entwickeln Softwaresysteme, die Objekte erkennen, Bilder analysieren, Szenen verstehen und nützliche Informationen aus visuellen Daten extrahieren können.
Sie könnten Systeme bauen, die Mängel in hergestellten Produkten erkennen, Objekte auf Fotos erkennen, medizinische Bilder analysieren, Fahrzeuge verfolgen, Robotern helfen, ihre Umgebung zu verstehen oder Bilder von Kameras und Satelliten verarbeiten.
Diese Karriere kombiniert Programmierung, Mathematik, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung. Sie müssen nicht alles auf einmal beherrschen. Ein strukturierter Lernpfad kann Ihnen dabei helfen, die erforderlichen Fähigkeiten Schritt für Schritt zu entwickeln.
Was macht ein Computer Vision Engineer?
Ein Computer Vision Engineer entwickelt und wartet Systeme, die visuelle Informationen verarbeiten.
Zu den typischen Aufgaben gehören:
- Sammeln und Aufbereiten von Bild- oder Videodatensätzen
- Visuelle Daten bereinigen und kennzeichnen
- Entwicklung von Bildverarbeitungspipelines
- Trainieren Sie Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning
- Aufbau von Bildklassifizierungs-, Erkennungs- und Segmentierungssystemen
- Video verarbeiten und analysieren
- Bewertung der Modellleistung
- Modellfehler untersuchen und reduzieren
- Optimieren von Modellen hinsichtlich Geschwindigkeit und Speichernutzung
- Bereitstellen von Modellen in Anwendungen und Produktionssystemen
- Arbeiten mit GPUs, Servern oder Edge-Geräten.
Moderne Computer Vision basiert stark auf Deep Learning, traditionelle Bildverarbeitungstechniken bleiben jedoch weiterhin nützlich. Arbeitgeber suchen häufig nach Ingenieuren mit Kenntnissen in Python, OpenCV, Deep-Learning-Frameworks und maschinellem Lernen, während einige Positionen auch Erfahrung in C++, CUDA, 3D-Vision oder Bereitstellung erfordern.
So werden Sie Computer Vision Engineer
1. Lernen Sie zuerst Python
Python ist eine der nützlichsten Programmiersprachen für Computer Vision und maschinelles Lernen.
Sie sollten grundlegende Konzepte der Python-Programmierung erlernen, einschließlich Variablen und Datentypen, Bedingungen und Schleifen, Funktionen, Klassen, Module, Ausnahmen, Dateiverwaltung und objektorientierte Programmierung. Sie sollten außerdem lernen, wie Sie virtuelle Umgebungen verwenden und Pakete verwalten sowie wie Sie Ihren Code debuggen, wenn Probleme auftreten.
Sie sollten auch NumPy lernen, da Bilder als mehrdimensionale numerische Arrays dargestellt werden können. Kenntnisse in Matplotlib und Pandas sind ebenfalls hilfreich.
Verbringen Sie nicht Monate damit, sich jede Python-Funktion zu merken. Lernen Sie genug Programmieren, um immer komplexere Projekte zu erstellen.
2. Erlernen Sie die notwendigen mathematischen Kenntnisse
Sie benötigen keine fortgeschrittene Mathematik, bevor Sie Computer Vision erlernen, aber eine solide mathematische Grundlage wird immer wertvoller.
Beginnen Sie mit der linearen Algebra. Erfahren Sie mehr über Vektoren, Matrizen, Matrixmultiplikation, Skalarprodukte, Transformationen, Eigenwerte und Koordinatensysteme.
Als nächstes studieren Sie Wahrscheinlichkeit und Statistik. Wichtige Konzepte sind Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Mittelwert, Varianz, bedingte Wahrscheinlichkeit, Stichprobenziehung, Korrelation und statistische Auswertung.
Die Grundrechnung ist auch nützlich, um zu verstehen, wie neuronale Netze lernen. Konzentrieren Sie sich auf Ableitungen, Gradienten, partielle Ableitungen und Optimierung.
Geometrie ist für Computer Vision besonders wichtig, da Bilder und Kameras Koordinaten, Transformationen, Perspektive und dreidimensionalen Raum beinhalten.
Das Ziel ist nicht, Mathematiker zu werden. Sie sollten die Mathematik gut genug verstehen, um zu wissen, was Ihre Algorithmen und Modelle tun.
3. Lernen Sie Bildverarbeitung und OpenCV
Bevor Sie sich ganz auf Deep Learning konzentrieren, lernen Sie die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung kennen.
OpenCV ist eine wichtige Bibliothek für die praktische Computer Vision. Üben Sie Operationen wie:
- Bilder lesen und speichern
- Größenänderung und Zuschneiden von Bildern
- Rotierende Bilder
- Farbräume verändern
- Unschärfe und Schärfe
- Schwellenwert
- Kantenerkennung
- Konturen finden
- Morphologische Operationen
- Geometrische Transformationen
- Video verarbeiten
- Kameraeingang wird gelesen.
Herkömmliche Bildverarbeitung kann manchmal ein Problem ohne ein neuronales Netzwerk lösen. Noch wichtiger ist, dass das Verständnis der Bildmanipulation Ihnen hilft zu verstehen, was mit visuellen Daten passiert, bevor sie ein Modell für maschinelles Lernen erreichen.
4. Lernen Sie maschinelles Lernen
Ein solides Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens kann Ihren Umgang mit Computer Vision erheblich verbessern.
Erfahren Sie mehr über:
- Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze
- Funktionen und Beschriftungen
- Überanpassung und Unteranpassung
- Regularisierung
- Datenerweiterung
- Verlustfunktionen
- Optimierung
- Hyperparameter-Tuning
- Modellbewertung.
Sie sollten verstehen, warum ein Modell bei Trainingsbildern eine extrem gute Leistung erbringen kann, bei neuen Bildern jedoch eine schlechte Leistung.
Lernen Sie zur Klassifizierung Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score und Verwirrungsmatrizen.
Lernen Sie für die Objekterkennung und -segmentierung Schnittmenge über Vereinigung und mittlere durchschnittliche Präzision.
Das Verständnis der Modellbewertung ist genauso wichtig wie das Wissen, wie man ein Modell trainiert.
5. Lernen Sie Deep Learning und PyTorch
Deep Learning ist von zentraler Bedeutung für die moderne Computer Vision.
Beginnen Sie mit dem Erlernen der Grundlagen neuronaler Netzwerke, einschließlich Schichten, Aktivierungsfunktionen, Vorwärtsausbreitung, Rückausbreitung, Verlustfunktionen und Gradientenabstieg.
Dann studieren Sie Faltungs-Neuronale Netze. Sie sollten Konzepte wie Faltungen, Kernel, Feature-Maps, Pooling, Padding, Schritt- und Empfangsfelder verstehen.
Nachdem Sie Faltungs-Neuronale Netze verstanden haben, lernen Sie moderne Architekturen wie Restnetze, Aufmerksamkeitsmechanismen und Vision-Transformatoren kennen.
PyTorch ist ein besonders nützliches Framework zum Erlernen. Sie sollten wissen, wie man:
- Erstellen und manipulieren Sie Tensoren
- Datensätze laden
- Bauen Sie neuronale Netze auf
- Schreiben Sie Trainingsschleifen
- Verwenden Sie Verlustfunktionen und Optimierer
- Trainieren Sie Modelle auf GPUs
- Modelle speichern und laden
- Feinabstimmung vorab trainierter Modelle
- Bewerten Sie Modelle.
Die offiziellen Tutorials von PyTorch bieten Lernmaterialien zu Tensoren, Datensätzen, Modellkonstruktion, Optimierung, Transferlernen und Computer-Vision-Anwendungen.
Sie können auch TensorFlow und Keras erlernen, wenn sie für die von Ihnen gewünschten Aufgaben relevant sind. Es ist jedoch sinnvoller, sich mit einem wichtigen Framework vertraut zu machen, als oberflächliche Kenntnisse über mehrere Frameworks zu haben.
6. Verstehen Sie die wichtigsten Computer-Vision-Aufgaben
Sie sollten sich mit den wichtigsten Computer-Vision-Problemen vertraut machen.
Bildklassifizierung
Durch die Klassifizierung wird einem Bild eine Kategorie zugewiesen.
Beispielsweise könnte ein Modell bestimmen, ob ein Foto eine Katze, einen Hund oder einen Vogel zeigt. Industrielle Systeme können Produkte auch als akzeptabel oder fehlerhaft klassifizieren.
Objekterkennung
Die Objekterkennung identifiziert Objekte und ihre Standorte, normalerweise mithilfe von Begrenzungsrahmen.
Ein Verkehrssystem könnte beispielsweise Autos, Busse, Fahrräder und Fußgänger erkennen.
Bildsegmentierung
Durch die Segmentierung werden bestimmte Pixel identifiziert, die zu Objekten oder Regionen gehören. Es ist nützlich für medizinische Bilder, Fertigung, autonome Fahrzeuge, Landwirtschaft und Satellitenbilder.
Objektverfolgung
Das Tracking verfolgt Objekte über Videobilder hinweg. Zu den Anwendungen gehören Verkehrsüberwachung, Sportanalyse, Sicherheit und Robotik.
Optische Zeichenerkennung
Die optische Zeichenerkennung extrahiert Text aus Bildern. Diese Aufgabe kann bei der Dokumentenverarbeitung, beim Scannen von Quittungen, bei der Verarbeitung von Ausweisdokumenten und bei der automatischen Dateneingabe auftreten.
3D-Computervision
3D-Vision beschäftigt sich mit Tiefe, Form und dreidimensionalen Umgebungen. Wichtige Themen sind Stereovision, Tiefenkameras, Punktwolken, LiDAR, 3D-Rekonstruktion und visuelles SLAM.
Sie müssen sich nicht auf jeden Bereich spezialisieren. Erlernen Sie die Grundlagen und konzentrieren Sie sich dann auf die Bereiche, die für Ihren Wunschberuf relevant sind.
7. Erfahren Sie mehr über Daten
Ein Computer-Vision-System hängt stark von der Qualität seiner Daten ab.
Erfahren Sie, wie Sie:
- Finden oder sammeln Sie geeignete Datensätze
- Beschriften Sie Bilder
- Bereinigen Sie Daten von schlechter Qualität
- Erstellen Sie Trainings-, Validierungs- und Test-Splits
- Umgang mit Klassenungleichgewichten
- Wenden Sie eine realistische Datenerweiterung an
- Erkennen Sie Datenlecks
- Dokumentdatensätze.
Schlechte Beschriftungen oder nicht repräsentative Bilder können zu einem schlechten Modell führen, selbst wenn Sie eine erweiterte Architektur verwenden.
Sie sollten auch lernen, Fehleranalysen durchzuführen. Wenn ein Modell beispielsweise nachts schlecht abschneidet, untersuchen Sie, ob die Trainingsdaten genügend Nachtbilder enthalten, ob Objekte zu dunkel sind oder ob Bewegungsunschärfe die Vorhersagen beeinflusst.
8. Erstellen Sie praktische Projekte
Projekte sind eine der besten Möglichkeiten, Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Beginnen Sie mit einem Bildklassifizierungsprojekt. Wählen Sie einen realen Datensatz, trainieren Sie ein Modell mithilfe von Transferlernen und bewerten Sie seine Leistung.
Erstellen Sie als Nächstes ein Objekterkennungsprojekt. Sie könnten beispielsweise ein System erstellen, das Autos und Motorräder in Straßenbildern erkennt.
Erstellen Sie dann ein Bildsegmentierungsprojekt. Sie könnten beschädigte Bereiche auf hergestellten Produkten identifizieren oder Objekte von ihrem Hintergrund trennen.
Erstellen Sie anschließend ein Videoanalyseprojekt, das Objekte erkennt und verfolgt.
Erstellen Sie abschließend eine End-to-End-Anwendung, die ein Bild oder Video akzeptiert, ein Computer-Vision-Modell ausführt und die Ergebnisse anzeigt.
Für ein Portfolio sind nicht Dutzende Projekte erforderlich. Vier bis sechs gut dokumentierte Projekte sind im Allgemeinen wertvoller als eine große Sammlung kopierter Tutorials.
9. Stellen Sie Ihre Projekte auf GitHub
Ihr Portfolio sollte sowohl maschinelles Lernen als auch technische Fähigkeiten aufweisen.
Jedes Großprojekt sollte Folgendes umfassen:
- Ein übersichtliches README-Dokument
- Problembeschreibung
- Datensatzinformationen
- Installationsanleitung
- Trainingsanweisungen
- Bewertungsergebnisse
- Beispielergebnisse
- Technische Entscheidungen
- Einschränkungen
- Mögliche Verbesserungen.
Erklären Sie, was Sie getan haben, anstatt einfach ein Notizbuch hochzuladen.
Anstatt beispielsweise zu sagen, dass Sie „mit der Objekterkennung gearbeitet haben“, erklären Sie, welches Problem Sie gelöst haben, welchen Datensatz Sie verwendet haben, wie Sie das Modell trainiert haben, welche Bewertungsmetriken Sie ausgewählt haben und wie Sie die Leistung verbessert haben.
10. Lernen Sie Software-Engineering und -Bereitstellung
Das Trainieren eines Modells in einem Notebook ist nur ein Teil der Arbeit eines Computer Vision Engineers.
Lernen Sie Git, GitHub, Linux-Grundlagen, APIs, Docker, Tests, Protokollierung und Softwareorganisation.
Sie sollten auch wissen, wie Modelle bereitgestellt werden.
Zu den nützlichen Technologien und Konzepten gehören:
- REST-APIs
- Docker
- ONNX
- GPU-Schlussfolgerung
- Modellquantisierung
- Modelloptimierung
- Cloud-Computing
- Edge-Bereitstellung.
Produktionssysteme erfordern Kompromisse zwischen Genauigkeit, Geschwindigkeit, Speicher und Kosten.
Beispielsweise ist ein Modell, das hervorragende Vorhersagen liefert, aber mehrere Sekunden benötigt, um ein Bild zu verarbeiten, für ein Echtzeitkamerasystem möglicherweise ungeeignet.
11. Lernen Sie bei Bedarf C++ und GPU-Computing
Python ist ein ausgezeichneter Ausgangspunkt, aber C++ kann für leistungskritische Anwendungen wichtig werden.
C++ ist besonders wertvoll in der Robotik, Automobilsystemen, eingebetteten Geräten und Echtzeit-Computer-Vision.
Sie können Python zum Experimentieren und maschinellen Lernen verwenden, während Sie C++ für leistungsempfindliche Komponenten verwenden.
Sie sollten auch die grundlegenden Konzepte hinter GPUs und CUDA verstehen. Zu Beginn ist keine fortgeschrittene CUDA-Programmierung erforderlich, aber GPU-Kenntnisse werden bei der Arbeit mit großen Modellen oder Echtzeitanwendungen immer nützlicher.
12. Wählen Sie eine Spezialisierung
Nachdem Sie die Grundlagen erlernt haben, sollten Sie über die Wahl einer Branche oder einer technischen Spezialisierung nachdenken.
Die Arbeit an autonomen Fahrzeugen kann Objekterkennung, Tiefenschätzung, Sensorfusion, LiDAR und 3D-Vision umfassen.
Robotik kann visuelle Lokalisierung, Posenschätzung, Tiefenwahrnehmung, visuelles SLAM und Echtzeit-Inferenz umfassen.
Die Gesundheitsversorgung kann Röntgen, CT, MRT und pathologische Bildanalyse umfassen.
Die Fertigung kann automatisierte Inspektion, Fehlererkennung, Messung und Robotersysteme umfassen.
Die Landwirtschaft kann die Überwachung von Pflanzen, die Erkennung von Pflanzenkrankheiten, die Zählung von Früchten und die Erkennung von Unkraut umfassen.
Einzelhandels- und Videoanalysen können Produkterkennung, Bestandsüberwachung, Objektverfolgung und Kundenanalyse umfassen.
Ihre Spezialisierung sollte die Projekte, die Sie erstellen, und die fortschrittlichen Technologien, die Sie studieren, beeinflussen.
