计算机视觉是一个使机器能够解释和理解视觉世界的领域。它的应用正在迅速扩展，从医疗保健和自动驾驶汽车到安全系统和零售。
在本文中，我们将介绍十个每个计算机视觉开发人员（无论是初学者还是高级用户）都应该掌握的基本工具。这些工具涵盖了从用于图像处理的库到有助于机器学习工作流程的平台。
1. OpenCV
- 初学者:
OpenCV 是一个流行的开源库，专为计算机视觉任务而设计。它是初学者的绝佳起点，因为它使您可以轻松地执行图像过滤、操作和基本特征检测等任务。使用 OpenCV，您可以从学习基本图像处理技术开始，例如调整大小、裁剪和边缘检测，这些技术是更复杂任务的基础。
- 高级:
专家用户：随着您的进步，OpenCV 提供用于实时视频处理、目标检测和相机校准的各种功能。高级用户可以将 OpenCV 用于高性能应用程序，包括将其与机器学习模型集成或将其用于实时系统以执行面部识别或增强现实等任务。
2. TensorFlow
- 初学者:
TensorFlow 是 Google 开发的一个强大框架，用于构建和训练机器学习模型，尤其是在深度学习中。它对初学者友好，因为它的文档和教程非常详尽。作为一个新的开发人员，您可以从用于图像分类和目标检测等任务的预构建模型开始，这将使您了解模型如何从数据中学习的基本原理。
- 高级
对于高级用户，TensorFlow 的灵活性和可扩展性允许您构建复杂的 神经网络，包括 卷积神经网络 (CNN)，以及用于高级图像识别任务的 Transformers。从小型模型到大型生产级应用程序的可扩展性使其成为任何计算机视觉专家的必备工具。此外，TensorFlow 支持分布式训练，使其成为处理大型数据集和高性能应用程序的理想选择。
3. PyTorch
- 初学者:
PyTorch 由 Facebook 开发，是另一个广泛用于构建神经网络的深度学习框架。它直观、以 Python 为中心的特性使初学者易于掌握模型创建和训练的基本原理。初学者将欣赏 PyTorch 在创建用于图像分类的简单模型方面的灵活性和易用性，而无需担心太多技术开销。 - 高级:
高级用户可以使用 PyTorch 的动态计算图，在构建复杂体系结构、自定义损失函数和优化器时提供更大的灵活性和自由度。对于研究人员来说，这是一个绝佳的选择，因为 PyTorch 提供了与 Vision Language Models、生成式对抗网络 (GAN) 和深度强化学习等尖端模型进行无缝实验的能力。由于其高效的内存管理和 GPU 支持，它也擅长处理大型数据集。
4. Keras
- 初学者:
Keras 是一个高级神经网络 API，它运行在 TensorFlow 之上。它非常适合初学者，因为它抽象了构建深度学习模型中涉及的大部分复杂性。使用 Keras，您可以快速为图像分类、目标检测甚至更复杂的任务（如分割）创建模型原型，而无需深入了解深度学习算法。
- 高级:
专业用户：对于经验丰富的开发人员，Keras 仍然是一个有用的工具，可以快速创建模型原型，然后再深入进行定制。尽管它简化了流程，但 Keras 还允许用户通过直接与 TensorFlow 集成来扩展其项目，从而使高级用户能够微调模型并在大型数据集上管理性能优化。
5. PaddlePaddle（PaddleOCR 用于光学字符识别）
- 初学者:
PaddlePaddle 由百度开发，通过其 PaddleOCR 模块提供了一种使用光学字符识别 (OCR) 任务的简单方法。初学者可以使用最少的代码快速设置 OCR 模型，以从图像中提取文本。API 的简单性使其易于将预训练模型应用于您自己的项目，例如扫描文档或从图像中实时读取文本。 - 高级
专业用户可以通过在自己的数据集上自定义架构和训练模型来利用 PaddleOCR 的灵活性。该工具允许针对特定 OCR 任务进行微调，例如多语言文本识别或手写文本提取。
PaddlePaddle 还与其他深度学习框架很好地集成，为复杂管道中的高级实验和开发提供了空间。
6. 标注工具（例如 Labelbox、Supervisely）
- 初学者:
标注工具对于创建带注释的数据集至关重要，尤其是在计算机视觉中的监督学习任务中。诸如 Labelbox 和 Supervisely 之类的工具通过提供直观的用户界面来简化图像标注过程，使初学者更容易创建训练数据集。无论您是在处理简单目标检测还是更高级的分割任务，这些工具都可以帮助您开始进行适当的数据标注。 - 高级:
经验丰富的专业人员在处理大型数据集时，标注工具（如 Supervisely）提供自动化功能，例如预标注或 AI 辅助标注，可以显着加快标注过程。这些工具还支持与机器学习管道集成，使团队之间的协作变得无缝，并能够大规模管理标注。专业人员还可以利用云端工具进行分布式标注、版本控制和数据集管理。
7. NVIDIA CUDA 和 cuDNN
- 初学者:
CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，而 cuDNN 是一个针对深度神经网络的 GPU 加速库。对于初学者来说，这些工具可能看起来很技术性，但它们的主要目的是通过利用 GPU 能力来加速深度学习模型的训练。通过在训练环境中正确设置 CUDA 和 cuDNN，尤其是在使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架时，可以实现显著的加速和模型训练优化。 - 高级:
专家可以利用 CUDA 和 cuDNN 的全部功能来优化高需求应用程序的性能。这包括为特定操作编写自定义 CUDA 内核、高效管理 GPU 内存以及微调神经网络训练以实现最大速度和可扩展性。对于处理大型数据集并需要模型的顶级性能的开发人员来说，这些工具至关重要。
8. YOLO（你只需看一次）
- 初学者:
YOLO 是一种快速的目标检测算法，特别适合实时应用。初学者可以使用预训练的 YOLO 模型，使用相对简单的代码快速检测图像或视频中的目标。易用性使 YOLO 成为那些希望探索目标检测而无需从头构建复杂模型的人的绝佳入门选择。 - 高级
YOLO 提供了在自定义数据集上微调模型以检测特定目标的机会，从而提高检测速度和准确性。YOLO 的轻量级特性使其能够部署在资源受限的环境中，例如移动设备，使其成为实时应用程序的最佳解决方案。专业人员还可以尝试 YOLO 的更新版本，调整参数以满足特定项目的需要。
9. DVC（数据版本控制）
- 初学者:
DVC 是机器学习项目的版本控制系统。对于初学者来说，它有助于管理和跟踪数据集、模型文件和实验，使一切都井井有条。DVC 不会像 Git 那样只对代码进行版本控制，而是确保您正在使用的數據和模型得到一致的跟踪，从而减少了手动管理机器学习项目数据的麻烦。 - 高级:
专家用户可以利用 DVC 处理大型项目，实现团队之间的可重复性和协作。DVC 与现有工作流程很好地集成，使管理多个实验、跟踪大型数据集中的变化以及根据先前运行的结果优化模型变得更加容易。对于复杂的机器学习管道，DVC 通过将所有内容都放在版本控制之下，确保从数据收集到模型部署的一致性，从而帮助简化工作流程。
10. Git 和 GitHub
- 初学者:
Git 和 GitHub 是版本控制和协作的基本工具。初学者会发现 Git 对管理项目历史记录和跟踪更改很有用，而 GitHub 使代码与他人共享变得更加容易。如果您刚开始接触计算机视觉，学习 Git 可以帮助您维护井井有条的项目工作流程、协作参与开源项目并熟悉基本的版本控制技术。 - 高级:
经验丰富的专业人员可以使用 Git 和 GitHub 来管理复杂的研究项目、处理来自多个开发人员的贡献并确保大型存储库中的版本一致性。GitHub Actions 允许自动化工作流程，例如测试和部署模型，这对于机器学习管道中的持续集成和部署 (CI/CD) 非常有用。高级用户还可以受益于使用 Git LFS（大型文件存储）来管理 Git 项目中的大型数据集。
总结
OpenCV 和 Keras 等工具为初学者提供了简单的入门途径，而 PyTorch、TensorFlow 和 DVC 等高级选项则帮助经验丰富的开发人员应对更复杂的挑战。
使用 CUDA 进行 GPU 加速、使用 YOLO 进行高级目标检测以及使用标注工具进行高效的数据管理，确保您可以有效地构建、训练和部署功能强大的模型。
