2022年のトレンドオブジェクト検出プロジェクトのアイデアとトピック[新入生と経験者向け]

オブジェクト検出は、画像内の特定のクラスのオブジェクトの識別と場所を監視するために設計されたコンピュータビジョン技術です。 オブジェクトのローカリゼーションの解釈は、オブジェクトの周囲にバウンディングボックスを作成したり、オブジェクトを含む画像内のすべてのピクセルにマークを付けたりするなど、さまざまな方法で実行できます（セグメンテーションとも呼ばれます）。

今回の記事では、次のトピックについて説明します。

• 物体検出プロジェクト
• オブジェクト検出プロジェクトの長所と短所：
• データサイエンスとMLに関するオンラインコース：
• 結論

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物体検出プロジェクト

以下は、コンピュータービジョンと画像処理の能力を向上させるための5つのオープンソースオブジェクト検出プロジェクトのアイデアです。

1. ImageAI

ImageAIは、Olafenwa兄弟によって開発および保守されています。 これは、最先端の機械学習アルゴリズムを使用して、自己完結型のディープラーニングとコンピュータービジョン機能を備えたアプリケーションとシステムを構築するために使用されるオープンソースのPythonライブラリであるDeepQuestAIプロジェクトです。 Python、OpenCV、Keras、TensorFlowフレームワークを使用して開発しています。

COCOデータセットでトレーニングされたRetinaNet、YOLOv3、TinyYOLOv3を利用して、オブジェクト検出、ビデオオブジェクト検出、オブジェクト追跡を行います。 また、ImageNet-1000データセットでトレーニングされた4つの異なる機械学習アルゴリズムを使用して画像予測をサポートします。

ImageAIは、カスタムオブジェクトデータセットを使用して、オブジェクト検出プロジェクトと記事のオブジェクト認識のためのカスタムモデルをトレーニングすることもできます。

2.AIバスケットボール分析

AIバスケットボール分析は、人工知能（AI）を利用したWebアプリおよびAPIであり、オブジェクト検出の概念に基づいて構築されたバスケットボールのショットと射撃ポーズを分析します。

このプロジェクトには、ショット分析ショット検出と検出APIの3つの主要な機能があります。

オープンソースライブラリOpenPoseを使用して、Pythonでこのオブジェクト検出プロジェクトを実装します。 プロジェクトは転移学習の概念を使用して構築されており、トレーニングに使用されるベースのモデルはFaster-RCNNであり、COCOデータセットの重みですでに事前トレーニングされています。

3.AVOD

オブジェクト検出の集約ビューは、Python、OpenCV、およびTensorflow上に構築された自動運転車の3Dオブジェクト検出用に設計されたプロジェクトです。

3Dオブジェクト検出のデータセットは、Kittiオブジェクト検出データセットでトレーニングされ、その結果をKitti3DオブジェクトおよびBCVベンチマークで公開されている他のさまざまなメソッドと比較しました。 Kittiデータセットには、具体的には、車、バン、トラック、歩行者、座っている人、サイクリスト、路面電車、その他、およびDontCareの8つの異なるクラスの画像が組み込まれています。

4. NudeNet

NudeNetは、画像またはビデオストリーム内のヌードを検出および分類し、選択的打ち切りを行うために使用される、無料のオープンソースニューラルネットプロジェクトです。

プロジェクトはPythonとKerasで構築されています。 自己ホスト可能なAPIサービスとPythonモジュールにアクセスして、プロジェクトをすぐに実装できます。 Nudenetの最新バージョンは、93％の精度で160,000の自動ラベル付けされた画像でトレーニングされています。

ここで、写真/ビデオをアップロードして、次のように分類できます。

• 安全—画像/動画は性的に露骨ではありません。
• 安全ではない—画像/動画は性的に露骨です。

5.車両カウント

Vehicle Countingは、車両の検出、追跡、およびカウントを中心としたオープンソースプロジェクトです。 このオブジェクト検出プロジェクトは、TensorFlow Object Detection APIを使用して、車両の速度、色、サイズ、方向をリアルタイムで予測することもできます。

このプロジェクトの実装にはTensorFlow、OpenCV、Pythonが使用され、車両検出に使用されるモデルはモバイルネットを備えたSSDです。 現在、このプロジェクトでは、バス、車、自転車、トラック、オートバイの5台の車両を分類できます。

オブジェクト検出プロジェクトの長所と短所

利点

1.精度を向上させる

物体検出プロジェクトの最も重要な利点は、人間の視覚よりも正確であるということです。 人間の脳は驚異的であるため、ほんの2、3のデータスニペットに依存して写真を完成させることができます。 しかし、実際にそこに何があるのか​​がわからなくなることもあります。 人間の脳は仮定を立てているため、全体像が常に正確であるとは限りません。

オブジェクト検出プロジェクトは、人間の脳のようなスニペットだけでなく、提示されたデータのみに基づいて画像に反応します。 パターンに基づいて仮定を立てることはできますが、正確ではない可能性のある結論に跳躍する人間の脳の傾向という欠点はありません。

物体検出は、人間の脳が処理できないピクセルレベルでも機能します。 これにより、オブジェクト検出プロジェクトはより正確な結果を提供できます。

2.より迅速な結果を提供する

人間の脳は高速かつ効率的に機能しますが、コンピューターはマルチタスクに優れているため、オブジェクト検出プロジェクトは一部のアプリケーションでより迅速な結果を提供できます。 オブジェクト検出プロジェクトは、特定のタスクを長期間実行できます。

オブジェクト検出プロジェクトを使用してプロジェクトを完了すると、ほんのわずかな時間で結果が得られるだけでなく、貴重な時間を解放して、人間の認識を本当に必要とするより高いレベルのタスクに集中することができます。 たとえば、医療現場では、物体検出プロジェクトを使用してX線画像を処理することで、より迅速な診断が可能になり、重要な時期に迅速なケアを提供できる可能性があります。

3.コストを削減します

物体検出プロジェクトがトレーニングされた後、最小限のコストで同じタスクを繰り返すことができ、それを実行している間も学習を続けます。 これにより、肉体労働とそれに関連する費用の無限の長い時間を節約できます。

オブジェクト検出プロジェクトを使用して節約されたリソースが、より高いレベルのタスクを実行する人々に割り当てられるかどうか、またはビジネスの成長に関連するその他の費用に関係なく、このテクノロジーはコストの節約に役立ちます。

4.偏りのない結果を提供する

オブジェクト検出プロジェクトが特定の目標を持つ画像を見る場合、その目標に関連しない情報は考慮されません。 これにより、意図的であろうと意図的であろうと、人間がプロセスに導入する可能性のあるバイアスが軽減されます。

5.ユニークなカスタマーエクスペリエンスを提供する

オブジェクト検出プロジェクトは、オンラインと小売店の両方で顧客体験を向上させるために使用されてきました。 オブジェクト検出は、ソーシャルメディアプロファイルの画像に基づいて、個人がオンラインプラットフォームを介して購入する可能性が最も高い製品またはブランドを識別できます。 食料品店では、Amazon Goはオブジェクト検出プロジェクトを使用して、カート内のアイテムを検出し、人々が列を進んで自動的に充電することでショッピングエクスペリエンスに革命をもたらし、長いチェックアウトラインを排除しました。

短所

オブジェクト検出プロジェクトで最も物議を醸している側面の1つは、プライバシーの侵害の可能性です。 顔認識ソフトウェアは、特にオンラインまたは実世界での監視によるプライバシー侵害を懸念する個人にとって、特に論争の的となる問題です。

データサイエンスとMLに関するオンラインコース

かなりの量の理論的知識を持っていることは称賛に値しますが、リアルタイムの機械学習プロジェクトのコードにそれらを実装することはまったく別のことです。 さまざまな問題やデータセットに基づいて、まったく異なる予期しない結果が得られる可能性があります。

upGradは、次の2つの関連するオンラインコースを提供しています。

1.データサイエンス認定–データサイエンスのエグゼクティブPGプログラム

これは、 Python、機械学習、データの視覚化、ビッグデータ、自然言語処理を使用した予測分析をわずか12か月で習得するのに役立つオンラインコースです。

コースの主なハイライト：

• トップ企業との雇用支援
• NASSCOMは最初のPGディプロマを検証しました
• 働く専門家のために設計されています
• 業界メンターと1対1
• EMIオプションは無料
• IITバンガロア同窓生ステータス
• 60以上の産業プロジェクト
• 14以上のプログラミングツールと言語
• 無料のPythonプログラミングブートキャンプ
• upGrad360°キャリアサポート–就職説明会、模擬面接など。
• キャリアエッセンシャルソフトスキルプログラム
• から選択する6つのユニークな専門分野：

–データサイエンスジェネラリスト

–ディープラーニング

- 自然言語処理

–ビジネスインテリジェンス/データ分析

–ビジネス分析

–データエンジニアリング

カバーされているトピック

Python、機械学習、データ視覚化、ビッグデータ、自然言語処理を使用した予測分析

このコースは誰のためのものですか？

エンジニア、マーケティングおよびセールスプロフェッショナル、新入生、ドメインエキスパート、ソフトウェアおよびITプロフェッショナル

雇用機会

データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア、製品アナリスト、機械学習エンジニア、意思決定サイエンティスト

最小資格

あなたは最低50％または同等の合格点を持つ学士号を持っている必要があります。 コーディングの経験は必要ありません。

2.IIITバンガロアによる機械学習と人工知能のエグゼクティブPGプログラム

これは、データサイエンスツール（キット、統計および探索的データ分析、機械学習、自然言語処理、深層学習、強化学習、展開およびキャップストーンプロジェクト）をわずか12か月で習得するのに役立つオンラインコースです。

コースの主なハイライト：

• 配置支援
• ライブコーディングクラスとプロファイル作成ワークショップ
• 働く専門家のために設計されています
• 業界の専門家による25回以上のメンターシップセッション
• EMIオプションは無料
• IIIT Bangalore＆AlumniStatusのPGディプロマ
• 30以上のケーススタディと課題
• 10の実用的な実践的なキャップストーンプロジェクト
• 450時間以上の学習
• upGrad360°キャリアサポート–就職説明会、模擬面接など。

カバーされているトピック

データサイエンスツール-キット、統計および探索的データ分析、機械学習、自然言語処理、深層学習、強化学習、および展開とキャップストーンプロジェクト。

このコースは誰のためのものですか？

エンジニア、マーケティングおよびセールスプロフェッショナル、新入生、ドメインエキスパート、ソフトウェアおよびITプロフェッショナル

雇用機会

データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア、製品アナリスト、機械学習エンジニア、意思決定サイエンティスト

最小資格

50％または同等の合格点を持つ学士号。 最低1年の実務経験または数学または統計学の学位。

結論

何人かのトップエキスパートによる長年の研究の後、オブジェクト検出プロジェクトはもはやビジョンではなく現実です。 オブジェクト検出プロジェクトとオブジェクト検出プロジェクトのアイデアの未来は、私たちの予想を超えています。 テクノロジーの範囲は時間とともに活況を呈しており、それに伴い専門家が必要になっています。 必要なのは、実際の経験に精通し、就職できるようにするための適切な資格とスキルだけです。

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