Tendencias en ideas y temas de proyectos de detección de objetos en 2022 [para principiantes y experimentados]

La detección de objetos es una técnica de visión artificial diseñada para supervisar la identificación y ubicación de un objeto de clases específicas en la imagen. La interpretación de la localización del objeto se puede hacer de varias maneras, incluida la creación de un cuadro delimitador alrededor del objeto o el marcado de cada píxel de la imagen que contiene el objeto (también conocido como segmentación).

En el presente artículo, cubriremos los siguientes temas:

• Proyectos de detección de objetos
• Ventajas y desventajas de los proyectos de detección de objetos:
• Curso online de Data Science y ML:
• Conclusión

Aprenda el curso ML de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas de maestría, PGP ejecutivo o certificado avanzado para acelerar su carrera.

Proyectos de detección de objetos

A continuación se presentan cinco ideas de proyectos de detección de objetos de código abierto para mejorar sus habilidades en visión artificial y procesamiento de imágenes:

1. IA de imagen

ImageAI es desarrollado y mantenido por los hermanos Olafenwa. Es un proyecto de DeepQuestAI que es una biblioteca de Python de código abierto que se utiliza para crear aplicaciones y sistemas con capacidades autónomas de Deep Learning y Computer Vision mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático de última generación. Se está desarrollando utilizando los marcos Python, OpenCV, Keras y TensorFlow.

Utiliza RetinaNet, YOLOv3 y TinyYOLOv3 capacitados en el conjunto de datos COCO para la detección de objetos, la detección de objetos de video y el seguimiento de objetos. También respalda las predicciones de imágenes utilizando cuatro algoritmos de aprendizaje automático diferentes entrenados en el conjunto de datos ImageNet-1000.

ImageAI también le permite entrenar modelos personalizados para proyectos de detección de objetos y reconocimiento de objetos de sus artículos utilizando su conjunto de datos de objetos personalizados.

2. Análisis de baloncesto con IA

AI Basketball Analysis es una aplicación web basada en inteligencia artificial (IA) y una API que analiza los tiros de baloncesto y la pose de tiro construida sobre el concepto de detección de objetos.

Este proyecto tiene tres características principales: análisis de disparos, detección de disparos y API de detección.

Implementa este proyecto de detección de objetos en Python utilizando la biblioteca de código abierto OpenPose. El proyecto se construye usando el concepto de transferencia de aprendizaje, y el modelo basado que se usa para el entrenamiento es Faster-RCNN, que ya está entrenado previamente en los pesos del conjunto de datos COCO.

3. AVOD

Una vista agregada de la detección de objetos es un proyecto diseñado para la detección de objetos 3D para automóviles autónomos construidos sobre Python, OpenCV y Tensorflow.

El conjunto de datos para la detección de objetos 3D está entrenado en el conjunto de datos de detección de objetos Kitti y comparó los resultados con varios otros métodos publicados en el objeto 3D Kitti y los puntos de referencia de BCV. El conjunto de datos de Kitti incorpora imágenes de ocho clases distintas, para ser específicos: automóvil, furgoneta, camión, peatón, persona sentada, ciclista, tranvía, varios y DontCare.

4. Red de desnudos

NudeNet es un proyecto de redes neuronales gratuito y de código abierto que se utiliza para detectar y clasificar la desnudez en una imagen o transmisión de video y censura selectiva.

El proyecto está construido en Python y Keras. Se puede acceder a un servicio de API autohospedable y un módulo de Python para la implementación inmediata del proyecto. La versión más reciente de Nudenet está entrenada en 160 000 imágenes etiquetadas automáticamente con una precisión del 93 %.

Aquí, uno puede subir una foto/video y clasificarlos como:

• Seguro: la imagen o el video no son sexualmente explícitos.
• Inseguro: la imagen o el video son sexualmente explícitos.

5. Conteo de vehículos

Vehicle Counting es un proyecto de código abierto que se centra en la detección, seguimiento y conteo de vehículos. Este proyecto de detección de objetos también proporciona predicciones sobre la velocidad, el color, el tamaño y la dirección del vehículo en tiempo real mediante la API de detección de objetos de TensorFlow.

La implementación de este proyecto utiliza TensorFlow, OpenCV y Python, y el modelo utilizado para la detección de vehículos es SSD con mobilenet. Actualmente, este proyecto puede clasificar cinco vehículos: Autobús, Automóvil, Bicicleta, Camión y Motocicleta.

Ventajas y desventajas de los proyectos de detección de objetos

Las ventajas

1. Mejore la precisión

La mayor ventaja significativa de los proyectos de detección de objetos es que es más preciso que la visión humana. El cerebro humano es asombroso, tanto que puede terminar imágenes con solo unos pocos fragmentos de datos. Pero a veces también puede impedir que veamos lo que realmente hay allí. La imagen completa no siempre es precisa porque los cerebros humanos hacen suposiciones.

Los proyectos de detección de objetos reaccionan a las imágenes basándose solo en los datos presentados y no solo en fragmentos como el cerebro humano. Aunque puede hacer suposiciones basadas en patrones, no tiene la desventaja de la tendencia del cerebro humano a sacar conclusiones que pueden no ser precisas.

La detección de objetos también opera en el nivel de píxel en el que el cerebro humano no puede procesar. Esto permite que los proyectos de detección de objetos proporcionen resultados más precisos.

2. Entrega resultados más rápidos

El cerebro humano funciona de manera rápida y eficiente, pero las computadoras son mejores para realizar múltiples tareas, lo que permite que los proyectos de detección de objetos brinden resultados más rápidos para algunas aplicaciones. Los proyectos de detección de objetos pueden realizar tareas específicas durante períodos prolongados.

El uso de proyectos de detección de objetos para finalizar proyectos no solo brinda resultados en una fracción del tiempo, sino que también libera un tiempo valioso para concentrarse en tareas de mayor nivel que realmente requieren la cognición humana. Por ejemplo, en un entorno de atención médica, el uso de proyectos de detección de objetos para procesar imágenes de rayos X permite un diagnóstico más rápido, lo que potencialmente conduce a una atención más rápida en momentos críticos.

3. Reducir costos

Después de entrenar un proyecto de detección de objetos, puede repetir las mismas tareas con un costo mínimo e incluso continúa aprendiendo mientras lo hace. Esto ahorra interminables horas de trabajo manual y sus gastos relacionados.

Independientemente de si los recursos ahorrados mediante el uso de proyectos de detección de objetos se asignan a personas que realizan tareas de mayor nivel u otros gastos relacionados con el crecimiento de una empresa, esta tecnología ayuda a ahorrar dinero.

4. Proporcione resultados imparciales

Cuando los proyectos de detección de objetos miran una imagen con un objetivo específico, no consideran ninguna información que no esté relacionada con ese objetivo. Esto disminuye el sesgo que los humanos pueden introducir en un proceso, ya sea intencionalmente o no.

5. Ofrezca una experiencia de cliente única

Los proyectos de detección de objetos se han utilizado para mejorar la experiencia del cliente tanto en línea como en las tiendas minoristas. La detección de objetos puede identificar productos o marcas que es más probable que un individuo compre a través de plataformas en línea según las imágenes en los perfiles de las redes sociales. En las tiendas de comestibles, Amazon Go ha utilizado proyectos de detección de objetos para revolucionar la experiencia de compra al detectar artículos en los carritos a medida que las personas avanzan en la fila y cargarlos automáticamente, eliminando las largas filas para pagar.

Las desventajas

Uno de los aspectos más controvertidos de los proyectos de detección de objetos es el potencial de invasión de la privacidad. El software de reconocimiento facial es especialmente un tema polémico, especialmente para las personas preocupadas por la invasión de la privacidad a través de la vigilancia en línea o en el mundo real.

Curso en línea sobre ciencia de datos y ML

Tener una cantidad decente de conocimientos teóricos es recomendable, pero implementarlos en código en un proyecto de aprendizaje automático en tiempo real es algo completamente diferente. Es posible obtener resultados completamente diferentes e inesperados basados ​​en varios problemas y conjuntos de datos.

upGrad ofrece dos cursos en línea relevantes, que incluyen:

1. Certificación en ciencia de datos: programa Executive PG en ciencia de datos

¡Es un curso en línea que lo ayudará a dominar el análisis predictivo usando Python, aprendizaje automático, visualización de datos, big data y procesamiento de lenguaje natural en solo 12 meses!

Aspectos destacados del curso:

• Asistencia laboral con las mejores empresas
• NASSCOM validado 1er Diploma PG
• Diseñado para profesionales que trabajan
• Uno a uno con mentores de la industria
• Opción EMI sin costo
• Estado de ex alumnos de IIT Bangalore
• Más de 60 proyectos industriales
• Más de 14 herramientas e idiomas de programación
• Bootcamp gratuito de programación en Python
• upGrad 360° Career Support: ferias de trabajo, entrevistas simuladas, etc.
• Programa de habilidades blandas esenciales para la carrera
• 6 especializaciones únicas para elegir:

– Generalista de ciencia de datos

- Aprendizaje profundo

- Procesamiento natural del lenguaje

– Inteligencia de Negocios/Análisis de Datos

- Análisis de negocio

– Ingeniería de datos

Temas que están cubiertos

Análisis predictivo con Python, aprendizaje automático, visualización de datos, macrodatos y procesamiento de lenguaje natural

¿Para quién es este curso?

Ingenieros, profesionales de marketing y ventas, principiantes, expertos en dominios, profesionales de software y TI

Oportunidades de trabajo

Analista de datos, científico de datos, ingeniero de datos, analista de productos, ingeniero de aprendizaje automático y científico de decisiones

Elegibilidad mínima

Debe tener una licenciatura con un mínimo de 50% o calificaciones de aprobación equivalentes. No se requiere experiencia en codificación.

2. Programa PG Ejecutivo en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial con IIIT Bangalore

Es un curso en línea que lo ayudará a dominar el kit de herramientas de ciencia de datos, estadísticas y análisis de datos exploratorios, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo, aprendizaje de refuerzo e implementación y proyectos finales en solo 12 meses.

Aspectos destacados del curso:

• Asistencia de colocación
• Clases de codificación en vivo y talleres de creación de perfiles
• Diseñado para profesionales que trabajan
• Más de 25 sesiones de tutoría de expertos de la industria
• Opción EMI sin costo
• Diploma PG de IIIT Bangalore y estado de ex alumnos
• Más de 30 estudios de casos y asignaciones
• 10 proyectos prácticos prácticos de Capstone
• Más de 450 horas de aprendizaje
• upGrad 360° Career Support: ferias de trabajo, entrevistas simuladas, etc.

Temas que están cubiertos

Kit de herramientas de ciencia de datos, estadísticas y análisis de datos exploratorios, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo, aprendizaje de refuerzo y proyectos de implementación y culminación.

¿Para quién es este curso?

Ingenieros, profesionales de marketing y ventas, principiantes, expertos en dominios, profesionales de software y TI

Oportunidades de trabajo

Analista de datos, científico de datos, ingeniero de datos, analista de productos, ingeniero de aprendizaje automático y científico de decisiones

Elegibilidad mínima

Licenciatura con 50% o calificaciones aprobatorias equivalentes. Mínimo un año de experiencia laboral o licenciatura en Matemáticas o Estadística.

Conclusión

Después de años de investigación por parte de algunos de los mejores expertos, los proyectos de detección de objetos ya no son una visión sino una realidad. El futuro de los proyectos de detección de objetos y las ideas de proyectos de detección de objetos supera nuestras expectativas. El alcance de la tecnología está en auge con el tiempo, y con él está la necesidad de expertos. Todo lo que necesita son las calificaciones y habilidades adecuadas para familiarizarse con la experiencia del mundo real y estar listo para el trabajo.

Si está interesado en obtener más información sobre el aprendizaje automático, consulte el Diploma PG en aprendizaje automático e IA de IIIT-B y upGrad, que está diseñado para profesionales que trabajan y ofrece más de 450 horas de capacitación rigurosa, más de 30 estudios de casos y asignaciones, IIIT- B Estado de exalumno, más de 5 proyectos prácticos finales prácticos y asistencia laboral con las mejores empresas.