[討論] 做影像(CV)的有不綁AI的嗎?

看板Soft_Job (軟體人)作者 (求職中 站內可 待遇面議)時間1年前 (2023/02/06 17:27), 編輯推噓10(10036)
留言46則, 21人參與, 1年前最新討論串1/2 (看更多)
如題 本身大學研究所都是做CV的 研究基本上也不外乎什麼AI的辨識、偵測 甚麼DeepLearning的 不過我本身對AI研究方面沒啥興趣 對CV倒是還可以接受 剛剛看了一下104 現在做CV的公司是不是大多都綁AI阿 做AI方面的職缺是真的跟碩班一樣 整天在看paper 然後報告 還是有比較著重實務 把AI的Tool來用 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.51.49.216 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1675675676.A.789.html

02/06 17:43, 1年前 , 1F
應該都是當tool來用吧 但是要有人去train它
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AI很強啊 不然要手工去寫啥特徵點偵測嗎 很難吧
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應該是DL很強,用啥SVM可能還是要設計啥HoG之類的
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應該說有點排斥一天到晚在看、報論文才排斥AI
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所以業界主要還是以實物為主嗎 有點好奇
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可以找應用寫code的 應該不用看論文 多的是博士在搞
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了解
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02/06 19:01, 1年前 , 8F
也有傳統數位影像處理呀 不過內容很數學喔
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02/06 19:37, 1年前 , 9F
喔喔 好吧
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02/06 19:39, 1年前 , 10F
業界做AI CV就是一直implement最新paper 的東西啊
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02/06 19:39, 1年前 , 11F
現在基本上各領域DL 方法都領先傳統 handcrafted
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除非要部署在edge device 有運算上的限制 不然基本上
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都用DL的方法
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02/06 20:25, 1年前 , 14F
有 我在做frame delivery
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02/06 23:07, 1年前 , 15F
把 CV 跟 AI 做分類很奇怪
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02/07 01:45, 1年前 , 16F
我先猜業界都在落地 少有資源研究新方法
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我碩論就純 CV 找晶片缺陷,大概三年前寫的
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02/07 07:46, 1年前 , 18F
分開看真的很奇特。即使做AI,影像的前處理,後處理,還是
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傳統的CV與數學。即使做傳統CV,後面應用也一堆統計機器學
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習模型,DL還只是工作的一小塊。
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除非你走學術界,做產品的根本很難拆開傳統影像處理與ML,
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DL
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02/07 07:49, 1年前 , 23F
其實很簡單,你去找有做產品對外販售的,就不只是DL了。
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02/07 08:43, 1年前 , 24F
CV可以分成鏡頭矯正的軟韌和影像的辨識演算法,台灣
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硬體晶片廠前者的缺還是多數,不會用到DL,以C++撰
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02/07 08:44, 1年前 , 26F
寫傳統算法為主。但凡牽扯到應用層面,DL基本上跑
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不掉,只是落地要考慮硬體是否支援深度模型所有運
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算子以及memory是否足夠。
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02/07 10:43, 1年前 , 29F
你就想想只做cv是怎麼賺錢這樣就好
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02/07 11:35, 1年前 , 30F
不綁 ai 就是晶片算法的 fw
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02/07 11:53, 1年前 , 31F
其實現在大一點的團隊拆分蠻細的,有完全應用端的,讀p
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02/07 11:53, 1年前 , 32F
aper跟轉化AI都是專門的人,其他人則可能是部署串接跟
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02/07 11:53, 1年前 , 33F
相應功能開發
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02/07 13:11, 1年前 , 34F
不要當RD就不用一直學新的技術,當sw pm?
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02/07 13:49, 1年前 , 35F
大多說ai都是ai操作者,這種學習時間成本不高。但cv沒a
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02/07 13:49, 1年前 , 36F
i訓練包會回好幾年前。從業人數越來越多的今天,進步飛
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02/07 13:49, 1年前 , 37F
快但你高興就好
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02/07 15:03, 1年前 , 38F
在台灣大部分都是想辦法套套件
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02/07 15:48, 1年前 , 39F
車載不少
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02/07 19:18, 1年前 , 40F
Robotics 應用很多,但主流還是往ai做了
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02/07 19:52, 1年前 , 41F
影像和CV原則上不一樣 影像處理有一堆基於數學的東
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02/07 19:52, 1年前 , 42F
西可以做 CV要做得好現在都靠AI了
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02/07 19:54, 1年前 , 43F
當然業界不一定分工那麼清楚 取決實際需求和人手
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02/08 09:18, 1年前 , 44F
這是趨勢,難道還要繼續用一堆參數限制的傳統方法?
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02/09 02:25, 1年前 , 45F
之前面試一些CV算法職缺給我感覺是傳統影像處理相關還
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02/09 02:25, 1年前 , 46F
是偏多
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文章代碼(AID): #1ZuCWSU9 (Soft_Job)
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