作者Wardyal (求職中 站內可 待遇面議)
看板Soft_Job
標題[討論] 做影像(CV)的有不綁AI的嗎？
時間Mon Feb 6 17:27:54 2023
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
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1F：→ shomingchang: 應該都是當tool來用吧 但是要有人去train它 02/06 17:43
2F：→ shomingchang: AI很強啊 不然要手工去寫啥特徵點偵測嗎 很難吧 02/06 17:45
3F：→ shomingchang: 應該是DL很強，用啥SVM可能還是要設計啥HoG之類的 02/06 17:47
4F：→ Wardyal: 應該說有點排斥一天到晚在看、報論文才排斥AI 02/06 17:53
5F：→ Wardyal: 所以業界主要還是以實物為主嗎 有點好奇 02/06 17:53
6F：→ shomingchang: 可以找應用寫code的 應該不用看論文 多的是博士在搞 02/06 18:01
7F：→ Wardyal: 了解 02/06 18:18
8F：推 yiche: 也有傳統數位影像處理呀 不過內容很數學喔 02/06 19:01
9F：→ Wardyal: 喔喔 好吧 02/06 19:37
10F：推 Freddy122: 業界做AI CV就是一直implement最新paper 的東西啊 02/06 19:39
11F：→ Freddy122: 現在基本上各領域DL 方法都領先傳統 handcrafted 02/06 19:39
12F：→ Freddy122: 除非要部署在edge device 有運算上的限制 不然基本上 02/06 19:39
13F：→ Freddy122: 都用DL的方法 02/06 19:39
14F：推 kobekobe007: 有 我在做frame delivery 02/06 20:25
15F：→ MoonCode: 把 CV 跟 AI 做分類很奇怪 02/06 23:07
16F：→ Ofianse: 我先猜業界都在落地 少有資源研究新方法 02/07 01:45
17F：→ q00153: 我碩論就純 CV 找晶片缺陷，大概三年前寫的 02/07 06:11
18F：→ DrTech: 分開看真的很奇特。即使做AI，影像的前處理，後處理，還是 02/07 07:46
19F：→ DrTech: 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 02/07 07:46
20F：→ DrTech: 習模型,DL還只是工作的一小塊。 02/07 07:46
21F：→ DrTech: 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， 02/07 07:47
22F：→ DrTech: DL 02/07 07:47
23F：→ DrTech: 其實很簡單，你去找有做產品對外販售的，就不只是DL了。 02/07 07:49
24F：推 MakeSITGreat: CV可以分成鏡頭矯正的軟韌和影像的辨識演算法，台灣 02/07 08:43
25F：→ MakeSITGreat: 硬體晶片廠前者的缺還是多數，不會用到DL，以C++撰 02/07 08:43
26F：→ MakeSITGreat: 寫傳統算法為主。但凡牽扯到應用層面，DL基本上跑 02/07 08:44
27F：→ MakeSITGreat: 不掉，只是落地要考慮硬體是否支援深度模型所有運 02/07 08:44
28F：→ MakeSITGreat: 算子以及memory是否足夠。 02/07 08:44
29F：推 alan5: 你就想想只做cv是怎麼賺錢這樣就好 02/07 10:43
30F：推 j0958322080: 不綁 ai 就是晶片算法的 fw 02/07 11:35
31F：→ rereterry: 其實現在大一點的團隊拆分蠻細的，有完全應用端的，讀p 02/07 11:53
32F：→ rereterry: aper跟轉化AI都是專門的人，其他人則可能是部署串接跟 02/07 11:53
33F：→ rereterry: 相應功能開發 02/07 11:53
34F：推 okgogogo: 不要當RD就不用一直學新的技術，當sw pm? 02/07 13:11
35F：→ MonyemLi: 大多說ai都是ai操作者，這種學習時間成本不高。但cv沒a 02/07 13:49
36F：→ MonyemLi: i訓練包會回好幾年前。從業人數越來越多的今天，進步飛 02/07 13:49
37F：→ MonyemLi: 快但你高興就好 02/07 13:49
38F：→ TSMCfabXX: 在台灣大部分都是想辦法套套件 02/07 15:03
39F：→ GoalBased: 車載不少 02/07 15:48
40F：推 azsx14520: Robotics 應用很多，但主流還是往ai做了 02/07 19:18
41F：→ recorriendo: 影像和CV原則上不一樣 影像處理有一堆基於數學的東 02/07 19:52
42F：→ recorriendo: 西可以做 CV要做得好現在都靠AI了 02/07 19:52
43F：→ recorriendo: 當然業界不一定分工那麼清楚 取決實際需求和人手 02/07 19:54
44F：推 chobit199685: 這是趨勢，難道還要繼續用一堆參數限制的傳統方法？ 02/08 09:18
45F：推 eaton1202: 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 02/09 02:25
46F：→ eaton1202: 是偏多 02/09 02:25
47F：推 Roderickey: 應該有些公司還是會把這兩塊分開給不同的工程師去做 02/13 00:02