La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre les images, les vidéos et d’autres informations visuelles. Les ingénieurs en vision par ordinateur développent des systèmes logiciels capables de reconnaître des objets, d’analyser des images, de comprendre des scènes et d’extraire des informations utiles à partir de données visuelles.
Vous pourriez créer des systèmes pour détecter des défauts dans des produits fabriqués, reconnaître des objets dans des photographies, analyser des images médicales, suivre des véhicules, aider des robots à comprendre leur environnement ou traiter des images provenant de caméras et de satellites.
Cette carrière combine la programmation, les mathématiques, le traitement d’images, l’apprentissage automatique et l’ingénierie logicielle. Vous n’avez pas besoin de maîtriser tout cela d’un coup. Un parcours d’apprentissage structuré peut vous aider à développer les compétences requises pas à pas.
Que fait un ingénieur en vision par ordinateur ?
Un ingénieur en vision par ordinateur développe et maintient des systèmes qui traitent des informations visuelles.
Les responsabilités typiques incluent :
- Collecte et préparation de jeux de données d’images ou de vidéos
- Nettoyage et étiquetage des données visuelles
- Développement de pipelines de traitement d’images
- Entraînement de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond
- Construction de systèmes de classification, de détection et de segmentation d’images
- Traitement et analyse de vidéos
- Évaluation des performances des modèles
- Investigation et réduction des erreurs des modèles
- Optimisation des modèles pour la vitesse et l’utilisation de la mémoire
- Déploiement des modèles dans des applications et des systèmes de production
- Travail avec des GPU, des serveurs ou des dispositifs en bordure.
La vision par ordinateur moderne repose fortement sur l’apprentissage profond, mais les techniques de traitement d’images traditionnelles demeurent utiles. Les employeurs recherchent généralement des ingénieurs possédant des compétences en Python, OpenCV, frameworks d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique, tandis que certains postes nécessitent également des compétences en C++, CUDA, vision 3D ou expérience en déploiement.
Comment devenir ingénieur en vision par ordinateur
1. Apprenez Python en premier
Python est l’un des langages de programmation les plus utiles pour la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique.
Vous devez apprendre les concepts de base de la programmation en Python, y compris les variables et les types de données, les conditions et les boucles, les fonctions, les classes, les modules, les exceptions, la gestion des fichiers et la programmation orientée objet. Vous devez également apprendre à utiliser des environnements virtuels et à gérer les paquets, ainsi qu’à déboguer votre code en cas de problèmes.
Vous devriez également apprendre NumPy car les images peuvent être représentées comme des tableaux numériques multidimensionnels. La familiarité avec Matplotlib et pandas est également utile.
Ne passez pas des mois à essayer de mémoriser chaque fonctionnalité de Python. Apprenez suffisamment de programmation pour réaliser des projets de plus en plus complexes.
2. Apprenez les connaissances mathématiques nécessaires
Vous n’avez pas besoin de connaissances mathématiques avancées avant d’apprendre la vision par ordinateur, mais une base mathématique solide deviendra de plus en plus précieuse.
Commencez par l’algèbre linéaire. Apprenez des concepts tels que les vecteurs, les matrices, la multiplication de matrices, le produit scalaire, les transformations, les valeurs propres et les systèmes de coordonnées.
Ensuite, étudiez la probabilité et les statistiques. Les concepts importants incluent les distributions de probabilité, la moyenne, la variance, la probabilité conditionnelle, l’échantillonnage, la corrélation et l’évaluation statistique.
Le calcul différentiel de base est également utile pour comprendre comment les réseaux neuronaux apprennent. Concentrez-vous sur les dérivées, les gradients, les dérivées partielles et l’optimisation.
La géométrie est particulièrement importante pour la vision par ordinateur car les images et les caméras impliquent des coordonnées, des transformations, de la perspective et un espace tridimensionnel.
L’objectif n’est pas de devenir mathématicien. Vous devez comprendre les mathématiques suffisamment pour savoir ce que font vos algorithmes et vos modèles.
3. Apprenez le traitement d’images et OpenCV
Avant de vous concentrer entièrement sur l’apprentissage profond, apprenez les fondamentaux du traitement d’images numériques.
OpenCV est une bibliothèque importante pour la vision par ordinateur pratique. Pratiquez des opérations telles que :
- Lire et enregistrer des images
- Redimensionner et recadrer des images
- Faire pivoter des images
- Changer les espaces colorés
- Flouter et aiguiser
- Seuil
- Détection de contours
- Trouver des contours
- Opérations morphologiques
- Transformations géométriques
- Traitement vidéo
- Lire les entrées de la caméra.
Le traitement d’images traditionnel peut parfois résoudre un problème sans un réseau neuronal. Plus important encore, comprendre la manipulation d’images vous aide à saisir ce qui se passe avec les données visuelles avant qu’elles n’atteignent un modèle d’apprentissage automatique.
4. Apprenez l’apprentissage automatique
Une compréhension solide des fondamentaux de l’apprentissage automatique peut considérablement améliorer votre approche de la vision par ordinateur.
Apprenez à propos de :
- Ensembles de données d’entraînement, de validation et de test
- Fonctionnalités et étiquettes
- Surdépassement et sous-dépassement
- Régularisation
- Augmentation des données
- Fonctions de perte
- Optimisation
- Ajustement des hyperparamètres
- Évaluation des modèles.
Vous devez comprendre pourquoi un modèle peut bien performer sur des images d’entraînement mais mal sur de nouvelles images.
Pour la classification, apprenez des métriques telles que la précision, la précision, le rappel, le score F1 et les matrices de confusion.
Pour la détection d’objets et la segmentation, apprenez l’intersection sur union et la précision moyenne.
Comprendre l’évaluation des modèles est tout aussi important que de savoir comment former un modèle.
5. Apprenez l’apprentissage profond et PyTorch
L’apprentissage profond est central dans la vision par ordinateur moderne.
Commencez par apprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris les couches, les fonctions d’activation, la propagation avant, la rétropropagation, les fonctions de perte et la descente de gradient.
Ensuite, étudiez les réseaux neuronaux convolutionnels. Vous devez comprendre des concepts tels que les convolutions, les filtres, les cartes de caractéristiques, le pooling, le remplissage, le pas et les champs récepteurs.
Après avoir compris les réseaux neuronaux convolutionnels, apprenez à propos des architectures modernes telles que les réseaux résiduels, les mécanismes d’attention et les transformateurs de vision.
PyTorch est un cadre particulièrement utile à apprendre. Vous devez savoir comment :
- Créer et manipuler des tenseurs
- Charger des ensembles de données
- Construire des réseaux neuronaux
- Écrire des boucles d’entraînement
- Utiliser des fonctions de perte et des optimiseurs
- Former des modèles sur des GPU
- Enregistrer et charger des modèles
- Ajuster des modèles pré-entraînés
- Évaluer des modèles.
Les tutoriels officiels de PyTorch fournissent des matériaux d’apprentissage couvrant les tenseurs, les ensembles de données, la construction de modèles, l’optimisation, l’apprentissage par transfert et les applications de vision par ordinateur.
Vous pouvez également apprendre TensorFlow et Keras s’ils sont pertinents pour les emplois que vous souhaitez, mais devenir très à l’aise avec un cadre majeur est plus utile que d’avoir une connaissance superficielle de plusieurs cadres.
6. Comprenez les principales tâches de la vision par ordinateur
Vous devriez vous familiariser avec les problèmes les plus importants de la vision par ordinateur.
Classification d’images
La classification attribue une catégorie à une image.
Par exemple, un modèle pourrait déterminer si une photographie contient un chat, un chien ou un oiseau. Les systèmes industriels peuvent également classifier des produits comme acceptables ou défectueux.
Détection d’objets
La détection d’objets identifie les objets et leurs emplacements, généralement en utilisant des boîtes de délimitation.
Un système de circulation, par exemple, pourrait détecter des voitures, des bus, des bicyclettes et des piétons.
Segmentation d’images
La segmentation identifie des pixels spécifiques appartenant à des objets ou des régions. Elle est utile pour les images médicales, la fabrication, les véhicules autonomes, l’agriculture et l’imagerie satellite.
Suivi d’objets
Le suivi suit des objets à travers des images vidéo. Les applications incluent la surveillance du trafic, l’analyse sportive, la sécurité et la robotique.
Reconnaissance optique de caractères
La reconnaissance optique de caractères extrait du texte d’images. Vous pouvez rencontrer cette tâche dans le traitement de documents, le scan de reçus, le traitement de documents d’identité et la saisie de données automatisée.
Vision par ordinateur en 3D
La vision 3D concerne la profondeur, la forme et les environnements tridimensionnels. Les sujets importants incluent la vision stéréo, les caméras de profondeur, les nuages de points, le LiDAR, la reconstruction 3D et SLAM visuel.
Vous n’avez pas besoin de vous spécialiser dans chaque domaine. Apprenez les fondamentaux, puis concentrez-vous sur les domaines pertinents à votre carrière désirée.
7. Apprenez à propos des données
Un système de vision par ordinateur dépend fortement de la qualité de ses données.
Apprenez à :
- Trouver ou collecter des ensembles de données appropriés
- Étiqueter des images
- Nettoyer des données de mauvaise qualité
- Créer des divisions pour l’entraînement, la validation et le test
- Gérer le déséquilibre des classes
- Appliquer une augmentation des données réaliste
- Détecter les fuites de données
- Documenter les ensembles de données.
De mauvaises étiquettes ou des images non représentatives peuvent produire un modèle médiocre même lorsque vous utilisez une architecture avancée.
Vous devez également apprendre à effectuer des analyses d’erreur. Si un modèle fonctionne mal la nuit, par exemple, enquêtez pour savoir si les données d’entraînement contiennent suffisamment d’images de nuit, si les objets sont trop sombres ou si le flou de mouvement affecte les prédictions.
8. Construisez des projets pratiques
Les projets sont l’un des meilleurs moyens de démontrer vos capacités.
Commencez par un projet de classification d’images. Choisissez un ensemble de données réel, entraînez un modèle en utilisant l’apprentissage par transfert et évaluez ses performances.
Ensuite, construisez un projet de détection d’objets. Par exemple, vous pourriez créer un système qui détecte des voitures et des motos dans des images routières.
Puis, construisez un projet de segmentation d’images. Vous pourriez identifier des zones endommagées sur des produits fabriqués ou séparer des objets de leurs arrière-plans.
Après cela, construisez un projet d’analyse vidéo qui détecte et suit des objets.
Enfin, créez une application de bout en bout qui accepte une image ou une vidéo, exécute un modèle de vision par ordinateur et affiche les résultats.
Un portfolio n’a pas besoin d’avoir des dizaines de projets. Quatre à six projets bien documentés sont généralement plus précieux qu’une large collection de tutoriels copiés.
9. Mettez vos projets sur GitHub
Votre portfolio doit démontrer à la fois des capacités en apprentissage automatique et en ingénierie.
Chaque projet majeur doit inclure :
- Un document README clair
- Description du problème
- Informations sur l’ensemble de données
- Instructions d’installation
- Instructions d’entraînement
- Résultats d’évaluation
- Résultats d’exemple
- Décisions techniques
- Limitations
- Améliorations possibles.
Expliquez ce que vous avez fait plutôt que de simplement télécharger un cahier.
Par exemple, au lieu de dire que vous “avez travaillé sur la détection d’objets”, expliquez quel problème vous avez résolu, quel ensemble de données vous avez utilisé, comment vous avez entraîné le modèle, quelles métriques d’évaluation vous avez sélectionnées et comment vous avez amélioré les performances.
10. Apprenez l’ingénierie logicielle et le déploiement
Former un modèle dans un cahier n’est qu’une partie du travail d’un ingénieur en vision par ordinateur.
Apprenez Git, GitHub, les bases de Linux, les API, Docker, les tests, la journalisation et l’organisation logicielle.
Vous devez également comprendre comment déployer des modèles.
Les technologies et concepts utiles incluent :
- API REST
- Docker
- ONNX
- Inférence GPU
- Quantification de modèle
- Optimisation de modèle
- Calcul dans le cloud
- Déploiement en bordure.
Les systèmes de production nécessitent des compromis entre précision, vitesse, mémoire et coût.
Par exemple, un modèle qui produit d’excellentes prédictions mais prend plusieurs secondes pour traiter une image peut ne pas être adapté à un système de caméra en temps réel.
11. Apprenez C++ et le calcul GPU si nécessaire
Python est un excellent point de départ, mais C++ peut devenir important pour des applications nécessitant des performances critiques.
C++ est particulièrement précieux dans la robotique, les systèmes automobiles, les dispositifs embarqués et la vision par ordinateur en temps réel.
Vous pouvez utiliser Python pour l’expérimentation et l’apprentissage automatique tout en utilisant C++ pour les composants sensibles aux performances.
Vous devez également comprendre les concepts de base derrière les GPU et CUDA. La programmation avancée avec CUDA n’est pas nécessaire lorsque vous débutez, mais la connaissance des GPU devient de plus en plus utile lorsque vous travaillez avec des modèles de grande taille ou des applications en temps réel.
12. Choisissez une spécialisation
Après avoir appris les fondamentaux, envisagez de choisir une spécialisation industrielle ou technique.
Le travail sur les véhicules autonomes peut impliquer la détection d’objets, l’estimation de profondeur, la fusion de capteurs, le LiDAR et la vision 3D.
La robotique peut impliquer la localisation visuelle, l’estimation de pose, la perception de profondeur, le SLAM visuel et l’inférence en temps réel.
La santé peut impliquer l’analyse d’images de rayons X, de CT, d’IRM et de pathologie.
La fabrication peut impliquer l’inspection automatisée, la détection de défauts, la mesure et des systèmes robotiques.
L’agriculture peut impliquer le suivi des cultures, la détection de maladies des plantes, le comptage des fruits et la détection des mauvaises herbes.
Le commerce de détail et l’analyse vidéo peuvent impliquer la reconnaissance de produits, la surveillance des stocks, le suivi des objets et l’analyse des clients.
Votre spécialisation devrait influencer les projets que vous construisez et les technologies avancées que vous étudiez.
