成为一名计算机视觉工程师，需要设计、实施和优化使机器能够解释视觉数据的系统。这通常包括诸如对象检测、图像分类或视频分析之类的任务。 你会花费大量时间使用 OpenCV、PyTorch 或 TensorFlow 等框架，并编写代码来处理图像或视频。 典型的工作流程可能包括收集和清理数据集、训练机器学习模型以及将它们部署到生产系统中。 例如，你可能会构建一个系统，该系统使用相机馈送来识别制造零件中的缺陷，这需要仔细调整算法以处理光照或对象方向的变化。
日常工作通常围绕解决问题和迭代。 你可能会调试模型为何错误分类某些图像，优化实时应用程序的推理速度，或将现有算法调整为新的用例。 常见的挑战是在准确性和计算效率之间取得平衡——例如，使行人检测系统在低功耗设备上流畅运行。 你还将与其他团队合作，例如嵌入式工程师在硬件上部署模型或前端开发人员将视觉功能集成到应用程序中。 诸如用于容器化的 Docker 和用于版本控制的 Git 之类的工具经常使用，你可能会编写脚本来自动化数据预处理管道或模型评估。
该角色需要编程技能、数学基础和实践适应性的结合。 强大的 Python 技能是必不可少的，以及对线性代数（用于变换）和微积分（用于基于梯度的优化）的熟悉。 你经常会参考研究论文来实现更新的技术——例如使用来自 transformer 的注意力机制进行图像分割。 测试至关重要； 你可以通过模拟运动模糊或遮挡等边缘情况来验证模型的鲁棒性。 虽然这项工作可能是迭代的，但看到一个系统正确地解释复杂的场景——比如跟踪体育广播中的球员——提供了实实在在的回报。 关键是对理论进步和实际约束（如延迟或硬件限制）保持好奇心。