안녕하세요. 현재 4학년 재학중인 대학생입니다.
computer vision 랩실에서 1년 정도 학부생 인턴을 하고 있습니다.
논문을 읽고, 지식을 받아들이는 과정이 재미있고 이를 기반으로 새로운 아이디어를 실험해보는 것이 재미는 있습니다.
하지만 제 실력이 안 받쳐주는 것 같습니다. 1년 정도 했지만.... 실험한 아이디어 중에 성능이 오른 아이디어가 없습니다.
또한 이 분야가 비전이 좋은지 의문입니다. 교수님마다 조금씩 말씀이 다르시더라고요. 어떤 분은 미래에 빠질 수 없다고 하시는 분도 있고, 나중에는 하이퍼 파라미터만 설정해서 돌리면 된다는 분도 게시고, 현업에서는 돈이 안 된다는 분도 계셔서 매우 헷갈립니다.
대학원 진학을 할지 말지 너무 고민이 됩니다.
그래서 제가 질문드릴 점은,
1. 보통 1년 정도 그 분야에 대해 연구를 하면, 실력이 어느 정도 되는 지 궁금합니다.(top tier 논문 작성 등)
2. 이 분야에서 정확히 무슨 일을 하는 지와 실제로 이 분야 인력이 부족한지 궁금합니다. 또한 이 분야 전망도 궁금합니다.
3. 여담으로, 다른 분들은 어떠한 계기로 석사로 진학하셨는지 궁금합니다!
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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댓글 13개
IF : 1
2022.07.29
1. 학부생 인턴과 대학원생은 다릅니다. 학부생 인턴을 하셨다면 더 빠르게 적응 가능 하실 거에요.
처음 시작해서 1년~1년 반 정도 하면 탑티어 한편정도 쓰는게 평균인 듯 하네요. 물론 더 잘하는 사람도 많지만요.
2. 귀찮으니 패스
3. 하려는 일들이 학위가 필요해서요..
2022.07.29
1. 윗사람 말 동감
2. 컴퓨터 비전 쓰는 제품들은 수도없이 많은데…? 주위를 둘러보셈. 미국에선 리서처 부족해서 난리인데 한국교수들 말 너무 믿지마요
3. 석사는 돈낭비인거 같고 스펙되면 바로 석박통합 ㄱㄱ
2022.07.30
[CV에서 하는 일]
(1)주어진 이미지해석하기(이미지에서 정보(형태,위지등등)를 찾기),
(2)이미지만들기 (가상공간, 게임등등...)
인력부족: CV분야; 우리나라에서 CV분야 인력 전혀 부족하지 않음.
기업에서 CV전문가 찾는 곳: 희박함.
아래에서 대표적 HW기업, SW기업 채용공고를 보면 알겠지만 CV 채용공고 없음.
Computer Vision분야는 모든 AI교육 첫 번째 예제로 등장하는 고양이 찾기로 인해 일자리가 엄청나게 많을 거라는 환상이 학생들에게 주어진 분야임. 현실은 CV분야 일자리 거의 없음.
AI분야 일자리가 많다는 환상의 10배 정도 환상이 CV일자리에 끼여 있음. 잘못 알려져 있음.
위에 둘러 보면 알겠지만 수많은 컴퓨터/전자 분야 일자리 중 CV찾는 곳 없음.
고학력 연구직: 하이브레인넷 등등에 가보면 아주 가끔 있음.
CV분야 인력 배출: 현재, 학원단기AI.SW교육생, 학부생, 석사, 박사, 엄청 많은 CV 경험자들이 있음 (대부분 그림에서 찾기 경험자들), AI해봤다는 모든 사람들이 그림 찾기 예제를 맨 처음에 함.
일자리는 별로 없는데... AI열풍의... 눈에 보이는 쇼하기 좋은 쉬운 예제로 등장해서 너무 많은 사람들이
CV로 뭘 찾는 예제 돌려보고 AI한다고 그렇고 있음.
AI한답시고 진로를 설정한 대부분의 인력은 졸업하고 실제 취업 시장에 나가면, 회사는 전통적인 Front End, Back End ... DB... 등 소프트웨어 개발자를 원하고 있는 현실에 좌절함.
시장이 원하는 일자리는 전통적인 Front End, Back End ... DB...임 (
대댓글 3개
재빠른 데이비드 흄*
2022.07.30
컴퓨터비전 전문가 엄청 필요한데.. 몬소리냐..
재빠른 데이비드 흄*
2022.07.30
당장 님이 링크한 LG 채용 페이지에서 대충 둘러봐도 컴퓨터비전 분야 뽑는 공고 꽤 되는구만;;
재빠른 데이비드 흄*
2022.07.30
네이버도 https://recruit.navercorp.com/rcrt/list.do?srchClassCd=1000000 여기서 보면 젤 위에 있는게 컴퓨터비전 분야임;;
2022.07.30
여기 답글 보고 진로 선택 하지 마시고, 실제 위의 "재빠른 데이비드 흄"님이 언급한 링크에 들어가서 현재 얼마나 많은 CV채용공고가 있으며, 채용공고 아래쪽에 얼마나 많은 다른 CS분야의 전통적인 채용공고가 있는지 보시고, 다른 기업들 채용공고도 찾아보시고 결정하기 바랍니다. 제가 약간 극단적 말을 했지만, 일자리가 전혀 없기야 하겠습니까 ?, AI열풍으로 인해 실제 필요한 일자리에 비해 아주 많은 일자리가 있는 줄 알고 있는 너무 많은 학생들이 있습니다. 또한 전통적인 소프트웨어 개발 능력과 적성이 없는 데 진입하면 매우 적응하기 힘듭니다. 네이버에 CV로 취업했다하더라도, 네이버 채용홈페지 아래 쪽에 있는 수많은 업무분야와 코웍하거나, 그쪽 부서로 갈수도 있습니다. 예제나 논문에 처럼, 여러분 앞에 잘 가공된 데이터가 주어지고, AI알고리즘 돌리는 일이 여러분 앞에 기다리고 있지 않습니다. 감사합니다.
대댓글 3개
재빠른 데이비드 흄*
2022.07.30
내가 네이버 현직인데 뭔소리를 하는거야
재빠른 데이비드 흄*
2022.07.30
네이버가 공고에 쓰여있지 않은 직무를 시키는 경우가 있어? 난 진짜 들어보지도 못함
재빠른 데이비드 흄*
2022.07.30
뭐 물론 내가 모든걸 아는건 아니니까 그런일이 정말 없다고 단언할수야 없겠지만
난 컴퓨터비전분야 채용이 다른 백엔드나 프론트엔드 채용보다 더 상황이 안좋다는거엔 동의를 못 하겠네
2022.07.30
성능개선을 하기전에 논문에서 나온 모델 처음부터 끝까지 학습시켜 보세요 그렇게해서 논문에 나온 성능이랑 얼추 비슷하게 나오는지 확인해 보면 아마 절대 그렇게 안 나올 거임
성능 향상에는 모델 구조도 중요하지만 그밖에 여러 고려해야될 요소가 아주 많음 옵티마이저, 러닝레이트 스케줄, 웨이트 이니셜라이징, 배치사이즈, 어그멘테이션 등등 논문에서 한거랑 모든 조건이 동일해야됨
그러면 결국 모델 구조뿐만 아니라 학습에 필요한 다양한 요소들이 실제 코드에선 어케 쓰였는지 전부 이해해야됨 논문 저자가 깃허브에 올려놓은거 model.py만 보시지 마시고 기타 등등 모든 py 파일을 확인하셔서 익히셔야 합니다 어떤 코드는 학습에 어떤 영향을 미치는지, 어떤 효과가 있는지 등등..
그렇게해서 다 이해한 다음에 학습을 처음부터 끝까지 돌려보고 성능이 얼추 비슷하게 나오면 그때부터 모델 구조 바꿔보고 아이디어 내보고 하는게 좋습니다
저도 시행착오 엄청 겪어보고 드리는 소립니다 최신논문 중에 성능 젤 좋고 코드 잘 정리된거 2~3개 정도 이런식으로 분석하고 이해해보고 나면 그때부턴 뭔가 달라진 자신을 발견할겁니다
2022.07.30
좋은 답변 남겨주셔서 감사합니다!
2022.08.02
학부때 부터 저런 경험을 한곤 매우 좋아보임. 경험을 하면서 아이디어 내는 능력이 늘거임. 노력으로 커버되는 부분이 많음.
CV만큼 말만고 공격당하는 분야도 없는듯. 본인은 이론쪽 ML하는데, CV는 ML의 꽃이자 간판이자 자랑임. 위에 개소리 들은 사실 인기많고 돈많이 버는 분야에겐 숙명과도 같은 무지성 악플같은거임. 진로선택 잘 한거니까 지금처럼 열심히만 하면될 듯.
2022.07.29
2022.07.29
2022.07.30
대댓글 3개
2022.07.30
2022.07.30
2022.07.30
2022.07.30
대댓글 3개
2022.07.30
2022.07.30
2022.07.30
2022.07.30
2022.07.30
2022.08.02