Wizja komputerowa, dane przestrzenne i 3D

Uczenie głębokie w wizji komputerowej obejmuje budowę modeli analizujących obrazy i wideo, najczęściej do klasyfikacji, segmentacji oraz detekcji obiektów. Na początku warto sprawdzić znajomość Pythona, podstaw algebry liniowej, pracy z tensorami oraz bibliotek takich jak PyTorch, OpenCV i scikit-image. Przykładowy start to przygotowanie prostego pipeline’u do klasyfikacji obrazów z użyciem wstępnie wytrenowanej sieci CNN i późniejszego fine-tuningu. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Zastosowania uczenia głębokiego w zadaniach wizji komputerowej (DL/CV).

CNN i Vision Transformery rozwiązują podobne zadania, ale różnią się sposobem reprezentacji cech i wymaganiami obliczeniowymi. Przy wyborze warto porównać wielkość zbioru danych, dostępny budżet GPU, oczekiwaną interpretowalność oraz to, czy problem dotyczy klasyfikacji, segmentacji czy detekcji. W praktyce CNN często sprawdzają się dobrze przy mniejszych i średnich zbiorach, a Vision Transformery zyskują przewagę w większych projektach i hybrydowych architekturach. Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Zastosowania uczenia głębokiego w zadaniach wizji komputerowej (DL/CV).

Segmentacja obrazów polega na przypisaniu pikseli do klas lub obiektów, a dobór metody zależy od jakości danych, liczby klas i wymagań wdrożeniowych. Należy sprawdzić, czy problem wymaga segmentacji semantycznej, czy wystarczą metody klasyczne, takie jak progowanie adaptacyjne, watershed, k-means lub operacje morfologiczne. Przykładowo U-Net dobrze sprawdza się przy ograniczonych danych i zadaniach precyzyjnego maskowania, natomiast DeepLab bywa wybierany do bardziej złożonych scen. Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Python - wizja komputerowa (PYTHON/CV).

Analiza danych satelitarnych i geoprzestrzennych łączy przetwarzanie rastrów, warstw wektorowych oraz cech przestrzennych z modelami uczenia maszynowego i deep learningu. Warto sprawdzić źródło danych, układy odniesienia, rozdzielczość przestrzenną, kompletność metadanych oraz to, czy zadanie dotyczy klasyfikacji pokrycia terenu, segmentacji czy monitoringu zmian. Typowy przykład to klasyfikacja obrazów wielospektralnych w Pythonie i QGIS z późniejszą oceną jakości modelu dla danych teledetekcyjnych. Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: Zastosowania uczenia maszynowego dla danych teledetekcyjnych i geoprzestrzennych (GEOAI/ADV).

Przetwarzanie danych 3D obejmuje czyszczenie, analizę i klasyfikację chmur punktów oraz ekstrakcję cech geometrycznych potrzebnych w modelach ML. Trzeba sprawdzić gęstość punktów, kompletność skanów, obecność szumu, poprawność rejestracji oraz to, czy dane mają wspierać segmentację obiektów, detekcję anomalii czy analizę powierzchni. Przykładem może być przygotowanie chmury punktów w CloudCompare i wykorzystanie wyekstrahowanych cech do klasyfikacji obiektów terenowych. To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Zastosowania uczenia maszynowego dla danych teledetekcyjnych i geoprzestrzennych (GEOAI/ADV).

Wdrożenia modeli wizji komputerowej obejmują nie tylko inferencję, ale też optymalizację wydajności, kontrolę jakości predykcji i obsługę zmian danych wejściowych. Należy sprawdzić opóźnienia, zużycie pamięci, stabilność pipeline’u, metryki jakości dla klasyfikacji lub detekcji oraz objawy driftu danych i spadku skuteczności po publikacji modelu. Przykładowo model detekcji obiektów można najpierw zoptymalizować pod inferencję, a następnie monitorować precision, recall i błędy dla nowych obrazów produkcyjnych. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Zastosowania uczenia głębokiego w zadaniach wizji komputerowej (DL/CV).