أفكار وموضوعات مشاريع اكتشاف الكائنات الرائجة في عام 2022 [للمستجدين وذوي الخبرة]

اكتشاف الكائن هو تقنية رؤية حاسوبية مصممة للإشراف على تحديد وموقع كائن من فئات معينة في الصورة. يمكن تفسير توطين الكائن بطرق مختلفة ، بما في ذلك إنشاء مربع محيط حول الكائن أو تمييز كل بكسل في الصورة يحتوي على الكائن (المعروف أيضًا باسم التجزئة).

في هذه المقالة سوف نغطي المواضيع التالية:

• مشاريع الكشف عن الكائنات
• مزايا وعيوب مشروعات الكشف عن الكائنات:
• دورة عبر الإنترنت في علوم البيانات و ML:
• خاتمة

تعلم دورة ML من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

مشاريع الكشف عن الكائنات

فيما يلي خمس أفكار لمشاريع الكشف عن الكائنات مفتوحة المصدر لتحسين قدراتك في رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور:

1. ImageAI

تم تطوير ImageAI وصيانتها بواسطة الأخوين Olafenwa. إنه مشروع DeepQuestAI وهو عبارة عن مكتبة بيثون مفتوحة المصدر تُستخدم لبناء تطبيقات وأنظمة ذات إمكانات التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر المستقلة باستخدام أحدث خوارزميات التعلم الآلي. وهي تطور باستخدام أطر عمل Python و OpenCV و Keras و TensorFlow.

إنها تستخدم RetinaNet و YOLOv3 و TinyYOLOv3 المدربة على مجموعة بيانات COCO لاكتشاف الكائنات واكتشاف كائن الفيديو وتتبع الكائنات. كما أنه يدعم تنبؤات الصور باستخدام أربعة خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي تم تدريبها على مجموعة بيانات ImageNet-1000.

يمكنك ImageAI أيضًا من تدريب النماذج المخصصة لمشاريع اكتشاف الكائنات والتعرف على العناصر الخاصة بمقالاتك باستخدام مجموعة بيانات الكائنات المخصصة الخاصة بك.

2. تحليل كرة السلة بالذكاء الاصطناعي

AI Basketball Analysis هو تطبيق ويب مدعوم من الذكاء الاصطناعي (AI) وواجهة برمجة تطبيقات (API) يحلل لقطات كرة السلة ووضعية التصوير المبنية على قمة مفهوم اكتشاف الأشياء.

يحتوي هذا المشروع على ثلاث ميزات أساسية: تحليل اللقطة والكشف عن اللقطة وواجهة برمجة التطبيقات للكشف.

يقوم بتنفيذ مشروع الكشف عن الكائنات في Python باستخدام مكتبة OpenPose مفتوحة المصدر. تم بناء المشروع باستخدام مفهوم نقل التعلم ، والنموذج الأساسي المستخدم للتدريب هو Faster-RCNN الذي تم تدريبه مسبقًا بالفعل على أوزان مجموعة بيانات COCO.

3. AVOD

العرض الكلي لاكتشاف الكائن هو مشروع مصمم لاكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد للسيارات ذاتية القيادة ذاتية القيادة المبنية على قمة Python و OpenCV و Tensorflow.

تم تدريب مجموعة البيانات الخاصة باكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد على مجموعة بيانات Kitti Object Detection ، وقارنت النتائج بالعديد من الأساليب الأخرى المنشورة على كائن Kitti 3D و BCV Benchmarks. تتضمن مجموعة بيانات Kitti صورًا لثمانية فئات متميزة ، لتكون محددة: السيارة ، والشاحنة ، والشاحنة ، والمشاة ، والجلوس ، وراكبي الدراجات ، والترام ، والمتفرقات ، و DontCare.

4. NudeNet

NudeNet هو مشروع شبكات عصبية مجاني ومفتوح المصدر يستخدم لاكتشاف وتصنيف العري في صورة أو دفق فيديو والرقابة الانتقائية.

تم بناء المشروع في Python و Keras. يمكن الوصول إلى خدمة API ذاتية الاستضافة ووحدة Python من أجل التنفيذ الفوري للمشروع. تم تدريب أحدث إصدار من Nudenet على 160.000 صورة ذات تصنيف تلقائي بدقة 93٪.

هنا ، يمكن للمرء تحميل صورة / مقطع فيديو وتصنيفها على النحو التالي:

• آمن - الصورة / الفيديو غير صريح جنسيًا.
• غير آمن - الصورة / الفيديو به محتوى جنسي صريح.

5. عد المركبات

عد المركبات هو مشروع مفتوح المصدر يركز على اكتشاف المركبات وتتبعها وعدها. يوفر مشروع اكتشاف الكائن هذا أيضًا تنبؤات لسرعة السيارة ولونها وحجمها واتجاهها في الوقت الفعلي باستخدام TensorFlow Object Detection API.

يستخدم تنفيذ هذا المشروع TensorFlow و OpenCV و python ، والنموذج المستخدم لاكتشاف المركبات هو SSD مع mobileenet. حاليًا ، يمكن لهذا المشروع تصنيف خمس مركبات: حافلة ، وسيارة ، ودورة ، وشاحنة ، ودراجة نارية.

مزايا وعيوب مشاريع الكشف عن الأشياء

مزايا

1. تحسين الدقة

الميزة الأكثر أهمية لمشاريع الكشف عن الأشياء هي أنها أكثر دقة من الرؤية البشرية. إن العقل البشري مذهل لدرجة أنه يمكنه إنهاء الصور التي تعتمد على بضع قصاصات من البيانات فقط. ولكن في بعض الأحيان قد يمنعنا أيضًا من رؤية ما هو موجود بالفعل. الصورة الكاملة ليست دقيقة دائمًا لأن العقول البشرية تضع افتراضات.

تتفاعل مشاريع اكتشاف الكائنات مع الصور بناءً على البيانات المقدمة فقط وليس فقط مقتطفات منها مثل الدماغ البشري. على الرغم من أنه يمكن أن يضع افتراضات بناءً على الأنماط ، إلا أنه لا يحتوي على عيوب ميل الدماغ البشري للقفز إلى استنتاجات قد لا تكون دقيقة.

يعمل اكتشاف الأشياء أيضًا على مستوى البكسل الذي لا يستطيع العقل البشري معالجته. هذا يسمح لمشاريع الكشف عن الكائنات بتقديم نتائج أكثر دقة.

2. تقديم نتائج أسرع

يعمل الدماغ البشري بسرعة وكفاءة ، لكن أجهزة الكمبيوتر أفضل في تعدد المهام ، مما يسمح لمشاريع اكتشاف الكائنات بتقديم نتائج أسرع لبعض التطبيقات. يمكن لمشاريع الكشف عن الكائنات أداء مهام محددة لفترات طويلة.

لا يؤدي استخدام مشروعات الكشف عن الكائنات لإنهاء المشروعات إلى تحقيق نتائج في جزء بسيط من الوقت فحسب ، بل يوفر أيضًا وقتًا ثمينًا للتركيز على المهام ذات المستوى الأعلى التي تتطلب حقًا الإدراك البشري. على سبيل المثال ، في بيئة الرعاية الصحية ، يتيح استخدام مشاريع الكشف عن الأشياء لمعالجة صور الأشعة السينية تشخيصًا أسرع ، مما قد يؤدي إلى تقديم رعاية سريعة في الأوقات الحرجة.

3. تقليل التكاليف

بعد أن يتم تدريب مشروع الكشف عن الكائنات ، يمكنه تكرار نفس المهام بأقل تكلفة ، كما أنه يستمر في التعلم أثناء قيامه بذلك. هذا يوفر ساعات طويلة لا نهاية لها من العمل اليدوي والنفقات ذات الصلة.

بغض النظر عما إذا كانت الموارد التي تم توفيرها باستخدام مشاريع الكشف عن الكائنات يتم تخصيصها للأشخاص الذين يقومون بمهام ذات مستوى أعلى أو نفقات أخرى متعلقة بتنمية الأعمال التجارية ، فإن هذه التقنية تساعد في توفير المال.

4. تقديم نتائج غير متحيزة

عندما تنظر مشاريع اكتشاف الكائنات إلى صورة ذات هدف محدد ، فإنها لا تأخذ في الاعتبار أي معلومات لا تتعلق بهذا الهدف. هذا يقلل من التحيز الذي قد يقدمه البشر لعملية ما ، سواء عن قصد أو عن غير قصد.

5. تقديم تجربة فريدة للعملاء

تم استخدام مشاريع الكشف عن الكائنات لتحسين تجربة العملاء عبر الإنترنت وفي متاجر البيع بالتجزئة. يمكن أن يحدد اكتشاف الكائنات المنتجات أو العلامات التجارية التي من المرجح أن يشتريها الفرد عبر منصات الإنترنت بناءً على الصور الموجودة في ملفات تعريف الوسائط الاجتماعية. في متاجر البقالة ، استخدمت Amazon Go مشاريع الكشف عن الأشياء لإحداث ثورة في تجربة التسوق من خلال اكتشاف العناصر في العربات مع تقدم الأشخاص في الصف وشحنها تلقائيًا ، مما يلغي طوابير الخروج الطويلة.

العيوب

من أكثر الجوانب إثارة للجدل في مشاريع الكشف عن الأشياء هو احتمال انتهاك الخصوصية. تعد برامج التعرف على الوجوه قضية خلافية بشكل خاص ، خاصة للأفراد المهتمين بانتهاك الخصوصية من خلال المراقبة عبر الإنترنت أو في العالم الفعلي.

دورة عبر الإنترنت في علوم البيانات و ML

إن امتلاك قدر لا بأس به من المعرفة النظرية أمر يستحق الثناء ، لكن تنفيذها في الكود في مشروع التعلم الآلي في الوقت الفعلي هو أمر مختلف تمامًا. من الممكن الحصول على نتائج مختلفة تمامًا وغير متوقعة بناءً على المشكلات ومجموعات البيانات المختلفة.

تقدم upGrad دورتين متصلتين عبر الإنترنت ، بما في ذلك:

1. شهادة علوم البيانات - برنامج PG التنفيذي في علوم البيانات

إنها دورة عبر الإنترنت ستساعدك على إتقان التحليلات التنبؤية باستخدام Python والتعلم الآلي وتصور البيانات والبيانات الضخمة ومعالجة اللغة الطبيعية في 12 شهرًا فقط!

النقاط الرئيسية للدورة:

• المساعدة في العمل مع أفضل الشركات
• صادقت ناسكوم على دبلوم الدراسات العليا الأول
• مصممة للعمل المهني
• وجهاً لوجه مع مرشدي الصناعة
• لا يوجد خيار تكلفة EMI
• حالة الخريجين IIT بنغالور
• أكثر من 60 مشروعًا صناعيًا
• أكثر من 14 لغة وأدوات برمجة
• برنامج تدريبي مجاني لبرمجة بايثون
• upGrad 360 ° Career Support - معارض الوظائف ، مقابلات وهمية ، إلخ.
• برنامج المهارات الشخصية الأساسية للوظيفة
• 6 تخصصات فريدة للاختيار من بينها:

- اختصاصي علوم البيانات

- تعلم عميق

- معالجة اللغة الطبيعية

- ذكاء الأعمال / تحليلات البيانات

- تحليل الأعمال

- هندسة البيانات

المواضيع التي يتم تناولها

التحليلات التنبؤية باستخدام Python ، والتعلم الآلي ، وتصور البيانات ، والبيانات الضخمة ، ومعالجة اللغة الطبيعية

لمن هذه الدورة؟

المهندسون والمتخصصون في التسويق والمبيعات والمستحدثون وخبراء المجال والبرمجيات ومتخصصو تكنولوجيا المعلومات

فرص عمل

محلل بيانات وعالم بيانات ومهندس بيانات ومحلل منتجات ومهندس تعلم الآلة وعالم قرار

الحد الأدنى من الأهلية

يجب أن تكون حاصلاً على درجة البكالوريوس بحد أدنى 50٪ أو ما يعادلها من علامات النجاح. لا تتطلب خبرة في الترميز.

2. برنامج PG التنفيذي في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع IIIT بنغالور

إنها دورة عبر الإنترنت ستساعدك على إتقان مجموعة أدوات علوم البيانات ، والإحصاءات وتحليلات البيانات الاستكشافية ، والتعلم الآلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتعلم العميق ، والتعلم المعزز ، والنشر ومشاريع Capstone في 12 شهرًا فقط!

النقاط الرئيسية للدورة:

• مساعدة التنسيب
• دروس البرمجة الحية وورش عمل بناء الملف الشخصي
• مصممة للعمل المهني
• أكثر من 25 جلسة إرشادية من خبراء الصناعة
• لا يوجد خيار تكلفة EMI
• دبلوم PG من IIIT بنغالور وحالة الخريجين
• 30+ دراسات حالة والتكليفات
• 10 مشاريع تكميلية عملية
• 450+ ساعة من التعلم
• upGrad 360 ° Career Support - معارض الوظائف ، مقابلات وهمية ، إلخ.

الموضوعات التي تم تناولها

مجموعة أدوات علوم البيانات ، الإحصاءات وتحليلات البيانات الاستكشافية ، التعلم الآلي ، معالجة اللغة الطبيعية ، التعلم العميق ، التعلم المعزز ، ومشاريع النشر والتفتت.

لمن هذه الدورة؟

المهندسون والمتخصصون في التسويق والمبيعات والمستحدثون وخبراء المجال والبرمجيات ومتخصصو تكنولوجيا المعلومات

فرص عمل

محلل بيانات وعالم بيانات ومهندس بيانات ومحلل منتجات ومهندس تعلم الآلة وعالم قرار

الحد الأدنى من الأهلية

درجة البكالوريوس بنسبة 50٪ أو ما يعادلها من درجات النجاح. سنة واحدة على الأقل من الخبرة في العمل أو شهادة في الرياضيات أو الإحصاء.

خاتمة

بعد سنوات من البحث من قبل بعض كبار الخبراء ، لم تعد مشاريع اكتشاف الأشياء رؤية بل حقيقة. مستقبل مشاريع الكشف عن الكائنات وأفكار مشاريع الكشف عن الأشياء يفوق توقعاتنا. يزدهر نطاق التكنولوجيا بمرور الوقت ، ومعه الحاجة إلى الخبراء. كل ما تحتاجه هو المؤهلات والمهارات المناسبة لتجعلك جميعًا على دراية بتجربة العالم الحقيقي وتجعلك جاهزًا للعمل.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad's في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهام ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.