컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지, 비디오 및 기타 시각적 정보를 이해할 수 있도록 하는 인공 지능 분야입니다. 컴퓨터 비전 엔지니어는 물체를 인식하고, 이미지를 분석하고, 장면을 이해하고, 시각적 데이터에서 유용한 정보를 추출할 수 있는 소프트웨어 시스템을 개발합니다.
제조된 제품의 결함을 감지하고, 사진 속 물체를 인식하고, 의료 이미지를 분석하고, 차량을 추적하고, 로봇이 주변을 이해하도록 돕고, 카메라와 위성의 이미지를 처리하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
이 직업은 프로그래밍, 수학, 이미지 처리, 기계 학습 및 소프트웨어 엔지니어링을 결합합니다. 한 번에 모든 것을 마스터할 필요는 없습니다. 체계적인 학습 경로는 필요한 기술을 단계별로 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
컴퓨터 비전 엔지니어는 어떤 일을 하나요?
컴퓨터 비전 엔지니어는 시각적 정보를 처리하는 시스템을 개발하고 유지 관리합니다.
일반적인 책임은 다음과 같습니다.
- 이미지 또는 비디오 데이터 세트 수집 및 준비
- 시각적 데이터 정리 및 라벨링
- 이미지 처리 파이프라인 개발
- 머신러닝 및 딥러닝 모델 훈련
- 이미지 분류, 감지 및 분할 시스템 구축
- 비디오 처리 및 분석
- 모델 성능 평가
- 모델 오류 조사 및 감소
- 속도 및 메모리 사용량에 대한 모델 최적화
- 애플리케이션 및 프로덕션 시스템에 모델 배포
- GPU, 서버 또는 에지 장치로 작업합니다.
현대 컴퓨터 비전은 딥러닝에 크게 의존하지만 전통적인 이미지 처리 기술은 여전히 유용합니다. 고용주는 일반적으로 Python, OpenCV, 딥 러닝 프레임워크 및 기계 학습 기술을 갖춘 엔지니어를 찾고 있지만 일부 직위에는 C++, CUDA, 3D 비전 또는 배포 경험이 필요합니다.
컴퓨터 비전 엔지니어가 되는 방법
1. 먼저 파이썬을 배워보세요
Python은 컴퓨터 비전 및 기계 학습에 가장 유용한 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
변수 및 데이터 유형, 조건 및 루프, 함수, 클래스, 모듈, 예외, 파일 처리 및 객체 지향 프로그래밍을 포함하여 Python 프로그래밍의 기본 개념을 배워야 합니다. 또한 가상 환경을 사용하고 패키지를 관리하는 방법은 물론 문제가 발생할 때 코드를 디버깅하는 방법도 배워야 합니다.
이미지는 다차원 숫자 배열로 표현될 수 있으므로 NumPy도 배워야 합니다. Matplotlib 및 pandas에 대한 지식도 유용합니다.
모든 Python 기능을 외우려고 몇 달을 소비하지 마십시오. 점점 더 복잡해지는 프로젝트를 구축하기에 충분한 프로그래밍을 배우십시오.
2. 필요한 수학적 지식을 배우십시오
컴퓨터 비전을 배우기 전에 고급 수학이 필요한 것은 아니지만 탄탄한 수학적 기초가 점점 더 중요해질 것입니다.
선형 대수학으로 시작하세요. 벡터, 행렬, 행렬 곱셈, 내적, 변환, 고유값 및 좌표계에 대해 알아보세요.
다음으로 확률과 통계를 공부하세요. 중요한 개념에는 확률 분포, 평균, 분산, 조건부 확률, 샘플링, 상관관계 및 통계적 평가가 포함됩니다.
기본 미적분학은 신경망 학습 방법을 이해하는 데에도 유용합니다. 도함수, 기울기, 부분 도함수 및 최적화에 중점을 둡니다.
이미지와 카메라에는 좌표, 변환, 원근감 및 3차원 공간이 포함되므로 기하학은 컴퓨터 비전에 특히 중요합니다.
목표는 수학자가 되는 것이 아니다. 알고리즘과 모델이 수행하는 작업을 알 수 있을 만큼 수학을 잘 이해해야 합니다.
3. 이미지 처리 및 OpenCV 배우기
딥러닝에 전적으로 집중하기 전에 디지털 영상 처리의 기본 사항을 알아보세요.
OpenCV는 실용적인 컴퓨터 비전을 위한 중요한 라이브러리입니다. 다음과 같은 작업을 연습합니다.
- 이미지 읽기 및 저장
- 이미지 크기 조정 및 자르기
- 이미지 회전
- 색상 공간 변경
- 흐리게 하고 선명하게 하기
- 임계값
- 가장자리 감지
- 윤곽 찾기
- 형태학적 연산
- 기하학적 변환
- 비디오 처리 중
- 카메라 입력을 읽는 중입니다.
기존의 이미지 처리는 신경망 없이도 문제를 해결할 수 있는 경우가 있습니다. 더 중요한 것은 이미지 조작을 이해하면 시각적 데이터가 기계 학습 모델에 도달하기 전에 어떻게 되는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
4. 머신러닝 배우기
기계 학습 기본 사항을 확실하게 이해하면 컴퓨터 비전에 접근하는 방법을 크게 향상시킬 수 있습니다.
다음에 대해 알아보세요:
- 훈련, 검증 및 테스트 데이터세트
- 기능 및 라벨
- 과적합과 과소적합
- 정규화
- 데이터 증대
- 손실 함수
- 최적화
- 초매개변수 조정
- 모델 평가.
모델이 훈련 이미지에서는 매우 잘 수행되지만 새 이미지에서는 성능이 좋지 않은 이유를 이해해야 합니다.
분류를 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, 혼동 행렬과 같은 측정항목을 알아보세요.
객체 감지 및 분할을 위해 합집합에 대한 교차점과 평균 평균 정밀도를 학습합니다.
모델 평가를 이해하는 것은 모델 학습 방법을 아는 것만큼 중요합니다.
5. 딥러닝과 PyTorch를 배워보세요
딥러닝은 현대 컴퓨터 비전의 핵심입니다.
레이어, 활성화 함수, 순방향 전파, 역전파, 손실 함수 및 경사하강법을 포함한 신경망 기초를 학습하는 것부터 시작하세요.
그런 다음 컨볼루션 신경망을 연구하세요. 컨볼루션, 커널, 기능 맵, 풀링, 패딩, 스트라이드 및 수용 필드와 같은 개념을 이해해야 합니다.
컨벌루션 신경망을 이해한 후 잔여 네트워크, 주의 메커니즘 및 비전 변환기와 같은 최신 아키텍처에 대해 알아보세요.
PyTorch는 학습하기에 특히 유용한 프레임워크입니다. 다음 방법을 알아야 합니다.
- 텐서 생성 및 조작
- 데이터세트 로드
- 신경망 구축
- 훈련 루프 작성
- 손실 함수 및 최적화 도구 사용
- GPU에서 모델 훈련
- 모델 저장 및 로드
- 사전 학습된 모델 미세 조정
- 모델을 평가합니다.
PyTorch의 공식 튜토리얼은 텐서, 데이터 세트, 모델 구성, 최적화, 전이 학습 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 다루는 학습 자료를 제공합니다.
원하는 작업과 관련이 있으면 TensorFlow 및 Keras를 배울 수도 있지만, 여러 프레임워크에 대한 피상적인 지식을 갖는 것보다 하나의 주요 프레임워크에 매우 익숙해지는 것이 더 유용합니다.
6. 주요 컴퓨터 비전 작업 이해
가장 중요한 컴퓨터 비전 문제에 대해 잘 알고 있어야 합니다.
이미지 분류
분류는 이미지에 카테고리를 할당합니다.
예를 들어, 모델은 사진에 고양이, 개, 새가 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다. 산업 시스템에서는 제품을 허용 가능한 제품과 결함 있는 제품으로 분류할 수도 있습니다.
객체 감지
객체 감지는 일반적으로 경계 상자를 사용하여 객체와 해당 위치를 식별합니다.
예를 들어 교통 시스템은 자동차, 버스, 자전거, 보행자를 감지할 수 있습니다.
이미지 분할
분할은 객체나 영역에 속하는 특정 픽셀을 식별합니다. 의료영상, 제조, 자율주행차, 농업, 위성영상 등에 유용합니다.
객체 추적
추적은 비디오 프레임 전체에서 개체를 따릅니다. 애플리케이션에는 교통 모니터링, 스포츠 분석, 보안 및 로봇공학이 포함됩니다.
광학 문자 인식
광학 문자 인식은 이미지에서 텍스트를 추출합니다. 문서 처리, 영수증 스캔, 신원 문서 처리 및 자동화된 데이터 입력에서 이 작업이 발생할 수 있습니다.
3D 컴퓨터 비전
3D 비전은 깊이, 모양 및 3차원 환경을 다룹니다. 중요한 주제에는 스테레오 비전, 깊이 카메라, 포인트 클라우드, LiDAR, 3D 재구성 및 시각적 SLAM이 포함됩니다.
모든 분야를 전문적으로 다룰 필요는 없습니다. 기본 사항을 학습한 다음 원하는 직업과 관련된 분야에 집중하세요.
7. 데이터에 대해 알아보기
컴퓨터 비전 시스템은 데이터 품질에 크게 의존합니다.
다음 방법을 알아보세요.
- 적합한 데이터 세트 찾기 또는 수집
- 라벨 이미지
- 품질이 낮은 데이터 정리
- 훈련, 검증, 테스트 분할 생성
- 클래스 불균형 처리
- 현실적인 데이터 증대 적용
- 데이터 유출 감지
- 문서 데이터세트.
품질이 좋지 않은 레이블이나 대표성이 없는 이미지는 고급 아키텍처를 사용하더라도 품질이 낮은 모델을 생성할 수 있습니다.
또한 오류 분석을 수행하는 방법도 배워야 합니다. 예를 들어 밤에 모델의 성능이 좋지 않은 경우 훈련 데이터에 야간 이미지가 충분히 포함되어 있는지, 객체가 너무 어두운지 또는 모션 블러가 예측에 영향을 미치는지 조사합니다.
8. 실용적인 프로젝트 구축
프로젝트는 자신의 능력을 보여주는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.
이미지 분류 프로젝트부터 시작하세요. 실제 데이터 세트를 선택하고 전이 학습을 사용하여 모델을 교육하고 성능을 평가합니다.
다음으로 개체 감지 프로젝트를 빌드합니다. 예를 들어 도로 이미지에서 자동차와 오토바이를 감지하는 시스템을 만들 수 있습니다.
그런 다음 이미지 분할 프로젝트를 빌드합니다. 제조된 제품의 손상된 부분을 식별하거나 배경에서 물체를 분리할 수 있습니다.
그런 다음 객체를 감지하고 추적하는 비디오 분석 프로젝트를 구축합니다.
마지막으로, 이미지나 비디오를 받아들이고, 컴퓨터 비전 모델을 실행하고, 결과를 표시하는 엔드투엔드 애플리케이션을 만듭니다.
포트폴리오에는 수십 개의 프로젝트가 필요하지 않습니다. 잘 문서화되어 있는 4~6개의 프로젝트는 일반적으로 복사된 튜토리얼의 대규모 컬렉션보다 더 가치가 있습니다.
9. GitHub에 프로젝트를 올려보세요
귀하의 포트폴리오는 머신러닝과 엔지니어링 능력을 모두 입증해야 합니다.
각 주요 프로젝트에는 다음이 포함되어야 합니다.
- 명확한 README 문서
- 문제 설명
- 데이터세트 정보
- 설치 지침
- 훈련 지침
- 평가 결과
- 예시 결과
- 기술적 결정
- 제한사항
- 가능한 개선.
단순히 노트북을 업로드하기보다는 무엇을 했는지 설명해보세요.
예를 들어, “객체 감지 작업을 수행했습니다”라고 말하는 대신 어떤 문제를 해결했는지, 어떤 데이터세트를 사용했는지, 모델을 어떻게 교육했는지, 어떤 평가 지표를 선택했는지, 성능을 어떻게 개선했는지 설명하세요.
10. 소프트웨어 엔지니어링 및 배포 배우기
노트북에서 모델을 훈련시키는 것은 컴퓨터 비전 엔지니어 작업의 한 부분일 뿐입니다.
Git, GitHub, Linux 기본 사항, API, Docker, 테스트, 로깅 및 소프트웨어 구성에 대해 알아보세요.
또한 모델을 배포하는 방법도 이해해야 합니다.
유용한 기술과 개념은 다음과 같습니다.
- REST API
- 도커
- ONNX
- GPU 추론
- 모델 양자화
- 모델 최적화
- 클라우드 컴퓨팅
- 엣지 배포.
생산 시스템에는 정확성, 속도, 메모리 및 비용 간의 균형이 필요합니다.
예를 들어, 뛰어난 예측을 생성하지만 한 프레임을 처리하는 데 몇 초가 걸리는 모델은 실시간 카메라 시스템에 적합하지 않을 수 있습니다.
11. 필요한 경우 C++ 및 GPU 컴퓨팅을 배우십시오.
Python은 훌륭한 출발점이지만 C++는 성능이 중요한 애플리케이션에 중요해질 수 있습니다.
C++는 로봇 공학, 자동차 시스템, 임베디드 장치 및 실시간 컴퓨터 비전 분야에서 특히 유용합니다.
성능에 민감한 구성 요소에는 C++를 사용하면서 실험 및 기계 학습에는 Python을 사용할 수 있습니다.
GPU와 CUDA의 기본 개념도 이해해야 합니다. 시작할 때는 고급 CUDA 프로그래밍이 필요하지 않지만 대규모 모델이나 실시간 애플리케이션으로 작업할 때 GPU 지식이 점점 더 유용해집니다.
12. 전문 분야를 선택하세요
기본 사항을 학습한 후 산업 또는 기술 전문 분야를 선택하는 것을 고려해보세요.
자율주행차 작업에는 물체 감지, 깊이 추정, 센서 융합, LiDAR 및 3D 비전이 포함될 수 있습니다.
로봇 공학에는 시각적 위치 파악, 자세 추정, 깊이 인식, 시각적 SLAM 및 실시간 추론이 포함될 수 있습니다.
의료에는 X선, CT, MRI 및 병리학 영상 분석이 포함될 수 있습니다.
제조에는 자동화된 검사, 결함 감지, 측정 및 로봇 시스템이 포함될 수 있습니다.
농업에는 작물 모니터링, 식물 질병 감지, 과일 계수 및 잡초 감지가 포함될 수 있습니다.
소매 및 비디오 분석에는 제품 인식, 재고 모니터링, 개체 추적 및 고객 분석이 포함될 수 있습니다.
귀하의 전문 분야는 귀하가 구축하는 프로젝트와 귀하가 연구하는 고급 기술에 영향을 미쳐야 합니다.