Trendige Ideen und Themen für Objekterkennungsprojekte im Jahr 2022 [Für Neueinsteiger und Erfahrene]

Die Objekterkennung ist eine Computer-Vision-Technik, die entwickelt wurde, um die Identifizierung und Lokalisierung eines Objekts bestimmter Klassen im Bild zu überwachen. Die Interpretation der Objektlokalisierung kann auf verschiedene Weise erfolgen, einschließlich der Erstellung eines Begrenzungsrahmens um das Objekt oder der Markierung jedes Pixels im Bild, das das Objekt enthält (auch bekannt als Segmentierung).

In diesem Artikel behandeln wir die folgenden Themen:

• Projekte zur Objekterkennung
• Vor- und Nachteile von Objekterkennungsprojekten:
• Online-Kurs zu Data Science und ML:
• Fazit

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Objekterkennungsprojekte

Im Folgenden finden Sie fünf Open-Source-Projektideen zur Objekterkennung, mit denen Sie Ihre Fähigkeiten in Computer Vision und Bildverarbeitung verbessern können:

1. ImageAI

ImageAI wird von den Olafenwa-Brüdern entwickelt und gepflegt. Es handelt sich um ein DeepQuestAI-Projekt, bei dem es sich um eine Open-Source-Python-Bibliothek handelt, die zum Erstellen von Anwendungen und Systemen mit eigenständigen Deep-Learning- und Computer-Vision-Funktionen unter Verwendung modernster Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet wird. Es wird mit Python-, OpenCV-, Keras- und TensorFlow-Frameworks entwickelt.

Es verwendet RetinaNet, YOLOv3 und TinyYOLOv3, die auf dem COCO-Datensatz für die Objekterkennung, Videoobjekterkennung und Objektverfolgung trainiert wurden. Es stützt auch die Bildvorhersagen mit vier verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen, die auf dem ImageNet-1000-Datensatz trainiert wurden.

ImageAI bietet Ihnen auch die Möglichkeit, benutzerdefinierte Modelle für Objekterkennungsprojekte und die Objekterkennung Ihrer Artikel mithilfe Ihres benutzerdefinierten Objektdatensatzes zu trainieren.

2. KI-Basketballanalyse

AI Basketball Analysis ist eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Web-App und API, die Basketballschläge und Schussposen analysiert, die auf dem Konzept der Objekterkennung aufbauen.

Dieses Projekt hat drei Hauptfunktionen: Schussanalyse Schusserkennung und Erkennungs-API.

Es implementiert dieses Objekterkennungsprojekt in Python unter Verwendung der Open-Source-Bibliothek OpenPose. Das Projekt basiert auf dem Konzept des Transferlernens, und das für das Training verwendete Basismodell ist Faster-RCNN, das bereits auf den Gewichtungen des COCO-Datensatzes vortrainiert ist.

3. AVOD

Eine aggregierte Ansicht der Objekterkennung ist ein Projekt, das für die 3D-Objekterkennung für autonome selbstfahrende Autos entwickelt wurde, die auf Python, OpenCV und Tensorflow aufbauen.

Der Datensatz für die 3D-Objekterkennung wird auf Kitti Object Detection Dataset trainiert und die Ergebnisse mit verschiedenen anderen veröffentlichten Methoden auf Kitti 3D-Objekt- und BCV-Benchmarks verglichen. Der Kitti-Datensatz enthält Bilder von acht verschiedenen Klassen, um genau zu sein: Auto, Lieferwagen, Lastwagen, Fußgänger, sitzende Person, Radfahrer, Straßenbahn, Sonstiges und DontCare.

4. NudeNet

NudeNet ist ein kostenloses und Open-Source-Projekt für neuronale Netze, das zur Erkennung und Klassifizierung von Nacktheit in einem Bild- oder Videostream und zur selektiven Zensur verwendet wird.

Das Projekt ist in Python und Keras erstellt. Für die sofortige Umsetzung des Projekts stehen ein selbst hostbarer API-Service und ein Python-Modul zur Verfügung. Die neueste Version von Nudenet wird mit 160.000 automatisch gekennzeichneten Bildern mit einer Genauigkeit von 93 % trainiert.

Hier kann man ein Foto/Video hochladen und klassifizieren als:

• Sicher – Bild/Video ist nicht sexuell eindeutig.
• Unsicher – Bild/Video ist sexuell eindeutig.

5. Fahrzeugzählung

Vehicle Counting ist ein Open-Source-Projekt, das sich auf die Erkennung, Verfolgung und Zählung von Fahrzeugen konzentriert. Dieses Objekterkennungsprojekt liefert mithilfe der TensorFlow Object Detection API auch Vorhersagen für Geschwindigkeit, Farbe, Größe und Richtung des Fahrzeugs in Echtzeit.

Bei der Implementierung dieses Projekts werden TensorFlow, OpenCV und Python verwendet, und das für die Fahrzeugerkennung verwendete Modell ist SSD mit Mobilenet. Derzeit kann dieses Projekt fünf Fahrzeuge klassifizieren: Bus, Auto, Fahrrad, Lastwagen und Motorrad.

Vor- und Nachteile von Objekterkennungsprojekten

Die Vorteile

1. Verbesserung der Genauigkeit

Der bedeutendste Vorteil von Objekterkennungsprojekten besteht darin, dass sie genauer sind als das menschliche Sehen. Das menschliche Gehirn ist so erstaunlich, dass es Bilder fertigstellen kann, die nur von ein paar Datenschnipseln abhängig sind. Aber es kann uns manchmal auch davon abhalten, zu sehen, was tatsächlich da ist. Das vollständige Bild ist nicht immer genau, weil das menschliche Gehirn Annahmen trifft.

Objekterkennungsprojekte reagieren auf Bilder nur basierend auf den präsentierten Daten und nicht nur auf Ausschnitte davon wie das menschliche Gehirn. Obwohl es auf der Grundlage von Mustern Annahmen treffen kann, hat es nicht den Nachteil, dass das menschliche Gehirn dazu neigt, voreilige Schlüsse zu ziehen, die möglicherweise nicht genau sind.

Die Objekterkennung arbeitet auch auf Pixelebene, die das menschliche Gehirn nicht verarbeiten kann. Dadurch können Objekterkennungsprojekte genauere Ergebnisse liefern.

2. Schnellere Ergebnisse liefern

Das menschliche Gehirn arbeitet schnell und effizient, aber Computer sind besser im Multitasking, wodurch Objekterkennungsprojekte für einige Anwendungen schnellere Ergebnisse liefern können. Objekterkennungsprojekte können bestimmte Aufgaben über längere Zeiträume ausführen.

Die Verwendung von Objekterkennungsprojekten zum Abschluss von Projekten liefert nicht nur Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit, sondern spart auch wertvolle Zeit, um sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren, die wirklich menschliche Kognition erfordern. Im Gesundheitswesen beispielsweise ermöglicht die Verwendung von Objekterkennungsprojekten zur Verarbeitung von Röntgenbildern eine schnellere Diagnose, was möglicherweise zu einer schnellen Versorgung in kritischen Zeiten führt.

3. Kosten senken

Nachdem ein Objekterkennungsprojekt trainiert wurde, kann es die gleichen Aufgaben mit minimalen Kosten wiederholen und lernt dabei sogar weiter. Dies erspart endlose Stunden manueller Arbeit und die damit verbundenen Kosten.

Unabhängig davon, ob die durch die Verwendung von Objekterkennungsprojekten eingesparten Ressourcen Personen zugewiesen werden, die übergeordnete Aufgaben oder andere Ausgaben im Zusammenhang mit dem Wachstum eines Unternehmens ausführen, diese Technologie hilft, Geld zu sparen.

4. Bieten Sie unvoreingenommene Ergebnisse

Wenn Objekterkennungsprojekte ein Bild mit einem bestimmten Ziel betrachten, werden keine Informationen berücksichtigt, die sich nicht auf dieses Ziel beziehen. Dies verringert die Voreingenommenheit, die Menschen absichtlich oder unabsichtlich in einen Prozess einbringen könnten.

5. Bieten Sie ein einzigartiges Kundenerlebnis

Objekterkennungsprojekte wurden eingesetzt, um das Kundenerlebnis sowohl online als auch in Einzelhandelsgeschäften zu verbessern. Die Objekterkennung kann Produkte oder Marken identifizieren, die eine Person am ehesten über Online-Plattformen kaufen wird, basierend auf Bildern in Social-Media-Profilen. In Lebensmittelgeschäften hat Amazon Go Objekterkennungsprojekte eingesetzt, um das Einkaufserlebnis zu revolutionieren, indem Artikel in Einkaufswagen erkannt werden, wenn sich Personen in der Schlange vorwärts bewegen, und sie automatisch aufladen, wodurch lange Kassenschlangen eliminiert werden.

Die Nachteile

Einer der umstrittensten Aspekte von Objekterkennungsprojekten ist die potenzielle Verletzung der Privatsphäre. Gesichtserkennungssoftware ist besonders ein umstrittenes Thema, insbesondere für Personen, die sich Sorgen über eine Verletzung der Privatsphäre durch Überwachung online oder in der realen Welt machen.

Online-Kurs zu Data Science und ML

Eine anständige Menge an theoretischem Wissen zu haben, ist lobenswert, aber die Implementierung in Code in einem Echtzeit-Machine-Learning-Projekt ist eine ganz andere Sache. Es ist möglich, basierend auf verschiedenen Problemen und Datensätzen völlig unterschiedliche und unerwartete Ergebnisse zu erhalten.

upGrad bietet zwei relevante Online-Kurse an, darunter:

1. Data Science-Zertifizierung – Executive PG-Programm in Data Science

Es ist ein Online-Kurs, der Ihnen hilft, Predictive Analytics mit Python, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung, Big Data und Verarbeitung natürlicher Sprache in nur 12 Monaten zu beherrschen!

Wichtige Highlights des Kurses:

• Arbeitsassistenz bei Top-Firmen
• NASSCOM hat das 1. PG-Diplom validiert
• Entwickelt für Berufstätige
• One-on-One mit Industrie-Mentoren
• Kostenlose EMI-Option
• Alumni-Status des IIT Bangalore
• Über 60 Industrieprojekte
• 14+ Programmiertools und Sprachen
• Kostenloses Python-Programmier-Bootcamp
• upGrad 360° Career Support – Jobmessen, Scheininterviews etc.
• Career Essential Soft Skills-Programm
• 6 einzigartige Spezialisierungen zur Auswahl:

– Data Science-Generalist

- Tiefes Lernen

- Verarbeitung natürlicher Sprache

– Business Intelligence/ Datenanalyse

- Geschäftsanalysen

– Datentechnik

Behandelte Themen

Predictive Analytics mit Python, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung, Big Data und Verarbeitung natürlicher Sprache

Für wen ist dieser Kurs?

Ingenieure, Marketing- und Vertriebsfachleute, Studienanfänger, Fachexperten, Software- und IT-Experten

Beschäftigungsmöglichkeiten

Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Product Analyst, Machine Learning Engineer und Decision Scientist

Mindestberechtigung

Sie müssen einen Bachelor-Abschluss mit mindestens 50% oder gleichwertigen Bestehensnoten haben. Keine Programmiererfahrung erforderlich.

2. Executive PG-Programm für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz mit IIIT Bangalore

Es ist ein Online-Kurs, der Ihnen hilft, Data Science Tool-Kit, Statistik und explorative Datenanalyse, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Reinforcement Learning sowie Deployment- und Capstone-Projekte in nur 12 Monaten zu meistern!

Wichtige Highlights des Kurses:

• Vermittlungshilfe
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• Über 30 Fallstudien und Aufgaben
• 10 praktische praktische Capstone-Projekte
• Über 450 Lernstunden
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Themen, die behandelt werden

Data Science Tool-Kit, Statistik und explorative Datenanalyse, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Reinforcement Learning sowie Bereitstellungs- und Abschlussprojekte.

Für wen ist dieser Kurs?

Ingenieure, Marketing- und Vertriebsfachleute, Studienanfänger, Fachexperten, Software- und IT-Experten

Beschäftigungsmöglichkeiten

Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Product Analyst, Machine Learning Engineer und Decision Scientist

Mindestberechtigung

Bachelor-Abschluss mit 50% oder gleichwertiger Bestehensnote. Mindestens ein Jahr Berufserfahrung oder ein Studium der Mathematik oder Statistik.

Fazit

Nach jahrelanger Forschung einiger Top-Experten sind Objekterkennungsprojekte keine Vision mehr, sondern Realität. Die Zukunft von Objekterkennungsprojekten und Objekterkennungsprojektideen übertrifft unsere Erwartungen. Der Umfang der Technologie boomt mit der Zeit und damit auch der Bedarf an Experten. Alles, was Sie brauchen, sind die richtigen Qualifikationen und Fähigkeiten, um Sie alle mit der Praxis vertraut zu machen und Sie fit für den Job zu machen.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben bietet, IIIT- B-Alumni-Status, mehr als 5 praktische, praktische Abschlussprojekte und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.