計算機視覺是一個使機器能夠解釋和理解視覺世界的領域。它的應用正在迅速擴充套件，從醫療保健和自動駕駛汽車到安全系統和零售。
在本文中，我們將介紹十個每個計算機視覺開發人員（無論是初學者還是高階使用者）都應該掌握的基本工具。這些工具涵蓋了從用於影像處理的庫到有助於機器學習工作流程的平臺。
1. OpenCV
- 初學者:
OpenCV 是一個流行的開源庫，專為計算機視覺任務而設計。它是初學者的絕佳起點，因為它使您可以輕鬆地執行影像過濾、操作和基本特徵檢測等任務。使用 OpenCV，您可以從學習基本影像處理技術開始，例如調整大小、裁剪和邊緣檢測，這些技術是更復雜任務的基礎。
- 高階:
專家使用者：隨著您的進步，OpenCV 提供用於即時影片處理、目標檢測和相機校準的各種功能。高階使用者可以將 OpenCV 用於高效能應用程式，包括將其與機器學習模型整合或將其用於即時系統以執行面部識別或增強現實等任務。
2. TensorFlow
- 初學者:
TensorFlow 是 Google 開發的一個強大框架，用於構建和訓練機器學習模型，尤其是在深度學習中。它對初學者友好，因為它的文件和教程非常詳盡。作為一個新的開發人員，您可以從用於影像分類和目標檢測等任務的預構建模型開始，這將使您瞭解模型如何從資料中學習的基本原理。
- 高階
對於高階使用者，TensorFlow 的靈活性和可擴充套件性允許您構建複雜的 神經網路，包括 卷積神經網路 (CNN)，以及用於高階影像識別任務的 Transformers。從小型模型到大型生產級應用程式的可擴充套件性使其成為任何計算機視覺專家的必備工具。此外，TensorFlow 支援分散式訓練，使其成為處理大型資料集和高效能應用程式的理想選擇。
3. PyTorch
- 初學者:
PyTorch 由 Facebook 開發，是另一個廣泛用於構建神經網路的深度學習框架。它直觀、以 Python 為中心的特性使初學者易於掌握模型建立和訓練的基本原理。初學者將欣賞 PyTorch 在建立用於影像分類的簡單模型方面的靈活性和易用性，而無需擔心太多技術開銷。 - 高階:
高階使用者可以使用 PyTorch 的動態計算圖，在構建複雜體系結構、自定義損失函式和最佳化器時提供更大的靈活性和自由度。對於研究人員來說，這是一個絕佳的選擇，因為 PyTorch 提供了與 Vision Language Models、生成式對抗網路 (GAN) 和深度強化學習等尖端模型進行無縫實驗的能力。由於其高效的記憶體管理和 GPU 支援，它也擅長處理大型資料集。
4. Keras
- 初學者:
Keras 是一個高階神經網路 API，它執行在 TensorFlow 之上。它非常適合初學者，因為它抽象了構建深度學習模型中涉及的大部分複雜性。使用 Keras，您可以快速為影像分類、目標檢測甚至更復雜的任務（如分割）建立模型原型，而無需深入瞭解深度學習演算法。
- 高階:
專業使用者：對於經驗豐富的開發人員，Keras 仍然是一個有用的工具，可以快速建立模型原型，然後再深入進行定製。儘管它簡化了流程，但 Keras 還允許使用者透過直接與 TensorFlow 整合來擴充套件其專案，從而使高階使用者能夠微調模型並在大型資料集上管理效能最佳化。
5. PaddlePaddle（PaddleOCR 用於光學字元識別）
- 初學者:
PaddlePaddle 由百度開發，透過其 PaddleOCR 模組提供了一種使用光學字元識別 (OCR) 任務的簡單方法。初學者可以使用最少的程式碼快速設定 OCR 模型，以從影像中提取文字。API 的簡單性使其易於將預訓練模型應用於您自己的專案，例如掃描文件或從影像中即時讀取文字。 - 高階
專業使用者可以透過在自己的資料集上自定義架構和訓練模型來利用 PaddleOCR 的靈活性。該工具允許針對特定 OCR 任務進行微調，例如多語言文字識別或手寫文字提取。
PaddlePaddle 還與其他深度學習框架很好地整合，為複雜管道中的高階實驗和開發提供了空間。
6. 標註工具（例如 Labelbox、Supervisely）
- 初學者:
標註工具對於建立帶註釋的資料集至關重要，尤其是在計算機視覺中的監督學習任務中。諸如 Labelbox 和 Supervisely 之類的工具透過提供直觀的使用者介面來簡化影像標註過程，使初學者更容易建立訓練資料集。無論您是在處理簡單目標檢測還是更高階的分割任務，這些工具都可以幫助您開始進行適當的資料標註。 - 高階:
經驗豐富的專業人員在處理大型資料集時，標註工具（如 Supervisely）提供自動化功能，例如預標註或 AI 輔助標註，可以顯著加快標註過程。這些工具還支援與機器學習管道整合，使團隊之間的協作變得無縫，並能夠大規模管理標註。專業人員還可以利用雲端工具進行分散式標註、版本控制和資料集管理。
7. NVIDIA CUDA 和 cuDNN
- 初學者:
CUDA 是 NVIDIA 開發的平行計算平臺和程式設計模型，而 cuDNN 是一個針對深度神經網路的 GPU 加速庫。對於初學者來說，這些工具可能看起來很技術性，但它們的主要目的是透過利用 GPU 能力來加速深度學習模型的訓練。透過在訓練環境中正確設定 CUDA 和 cuDNN，尤其是在使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架時，可以實現顯著的加速和模型訓練最佳化。 - 高階:
專家可以利用 CUDA 和 cuDNN 的全部功能來最佳化高需求應用程式的效能。這包括為特定操作編寫自定義 CUDA 核心、高效管理 GPU 記憶體以及微調神經網路訓練以實現最大速度和可擴充套件性。對於處理大型資料集並需要模型的頂級效能的開發人員來說，這些工具至關重要。
8. YOLO（你只需看一次）
- 初學者:
YOLO 是一種快速的目標檢測演算法，特別適合即時應用。初學者可以使用預訓練的 YOLO 模型，使用相對簡單的程式碼快速檢測影像或影片中的目標。易用性使 YOLO 成為那些希望探索目標檢測而無需從頭構建複雜模型的人的絕佳入門選擇。 - 高階
YOLO 提供了在自定義資料集上微調模型以檢測特定目標的機會，從而提高檢測速度和準確性。YOLO 的輕量級特性使其能夠部署在資源受限的環境中，例如移動裝置，使其成為即時應用程式的最佳解決方案。專業人員還可以嘗試 YOLO 的更新版本，調整引數以滿足特定專案的需要。
9. DVC（資料版本控制）
- 初學者:
DVC 是機器學習專案的版本控制系統。對於初學者來說，它有助於管理和跟蹤資料集、模型檔案和實驗，使一切都井井有條。DVC 不會像 Git 那樣只對程式碼進行版本控制，而是確保您正在使用的資料和模型得到一致的跟蹤，從而減少了手動管理機器學習專案資料的麻煩。 - 高階:
專家使用者可以利用 DVC 處理大型專案，實現團隊之間的可重複性和協作。DVC 與現有工作流程很好地整合，使管理多個實驗、跟蹤大型資料集中的變化以及根據先前執行的結果最佳化模型變得更加容易。對於複雜的機器學習管道，DVC 透過將所有內容都放在版本控制之下，確保從資料收集到模型部署的一致性，從而幫助簡化工作流程。
10. Git 和 GitHub
- 初學者:
Git 和 GitHub 是版本控制和協作的基本工具。初學者會發現 Git 對管理專案歷史記錄和跟蹤更改很有用，而 GitHub 使程式碼與他人共享變得更加容易。如果您剛開始接觸計算機視覺，學習 Git 可以幫助您維護井井有條的專案工作流程、協作參與開源專案並熟悉基本的版本控制技術。 - 高階:
經驗豐富的專業人員可以使用 Git 和 GitHub 來管理複雜的研究專案、處理來自多個開發人員的貢獻並確保大型儲存庫中的版本一致性。GitHub Actions 允許自動化工作流程，例如測試和部署模型，這對於機器學習管道中的持續整合和部署 (CI/CD) 非常有用。高階使用者還可以受益於使用 Git LFS（大型檔案儲存）來管理 Git 專案中的大型資料集。
總結
OpenCV 和 Keras 等工具為初學者提供了簡單的入門途徑，而 PyTorch、TensorFlow 和 DVC 等高階選項則幫助經驗豐富的開發人員應對更復雜的挑戰。
使用 CUDA 進行 GPU 加速、使用 YOLO 進行高階目標檢測以及使用標註工具進行高效的資料管理，確保您可以有效地構建、訓練和部署功能強大的模型。
