Idées et sujets de projets de détection d'objets tendances en 2022 [Pour les débutants et les expérimentés]

La détection d'objets est une technique de vision par ordinateur conçue pour superviser l'identification et la localisation d'un objet de classes spécifiques dans l'image. L'interprétation de la localisation de l'objet peut se faire de différentes manières, notamment en créant une boîte englobante autour de l'objet ou en marquant chaque pixel de l'image qui contient l'objet (également appelée segmentation).

Dans le présent article, nous aborderons les sujets suivants :

• Projets de détection d'objets
• Avantages et inconvénients des projets de détection d'objets :
• Cours en ligne sur la science des données et le ML :
• Conclusion

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Projets de détection d'objets

Vous trouverez ci-dessous cinq idées de projets de détection d'objets open source pour améliorer vos capacités en vision par ordinateur et en traitement d'images :

1. ImageAI

ImageAI est développé et maintenu par les frères Olafenwa. Il s'agit d'un projet DeepQuestAI qui est une bibliothèque python open source utilisée pour créer des applications et des systèmes dotés de capacités autonomes d'apprentissage en profondeur et de vision par ordinateur en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe. Il se développe à l'aide des frameworks Python, OpenCV, Keras et TensorFlow.

Il utilise RetinaNet, YOLOv3 et TinyYOLOv3 formés sur l'ensemble de données COCO pour la détection d'objets, la détection d'objets vidéo et le suivi d'objets. Il prend également en charge les prédictions d'images à l'aide de quatre algorithmes d'apprentissage automatique différents formés sur l'ensemble de données ImageNet-1000.

ImageAI vous permet également de former des modèles personnalisés pour les projets de détection d'objets et la reconnaissance d'objets de vos articles à l'aide de votre ensemble de données d'objets personnalisé.

2. Analyse de basket-ball IA

AI Basketball Analysis est une application Web et une API alimentées par l'intelligence artificielle (IA) qui analysent les tirs de basket-ball et les poses de tir en s'appuyant sur le concept de détection d'objets.

Ce projet comporte trois fonctionnalités principales : analyse de tir, détection de tir et API de détection.

Il implémente ce projet de détection d'objets en Python à l'aide de la bibliothèque open-source OpenPose. Le projet est construit en utilisant le concept d'apprentissage par transfert, et le modèle basé utilisé pour la formation est Faster-RCNN qui est déjà pré-formé sur les poids de l'ensemble de données COCO.

3. AVOD

Une vue globale de la détection d'objets est un projet conçu pour la détection d'objets 3D pour les voitures autonomes construites sur Python, OpenCV et Tensorflow.

L'ensemble de données pour la détection d'objets 3D est formé sur l'ensemble de données de détection d'objets Kitti, et il a comparé les résultats à diverses autres méthodes publiées sur l'objet 3D Kitti et les repères BCV. L'ensemble de données Kitti comprend des images de huit classes distinctes, pour être précis : voiture, camionnette, camion, piéton, personne assise, cycliste, tramway, divers et DontCare.

4. NudeNet

NudeNet est un projet de réseaux neuronaux gratuit et open-source utilisé pour détecter et classer la nudité dans un flux d'images ou de vidéos et la censure sélective.

Le projet est construit en Python et Keras. Un service API auto-hébergé et un module Python sont accessibles pour la mise en œuvre immédiate du projet. La version la plus récente de Nudenet est entraînée sur 160 000 images auto-étiquetées avec une précision de 93 %.

Ici, on peut télécharger une photo/vidéo et les classer comme :

• Sûr — L'image/la vidéo n'est pas sexuellement explicite.
• Dangereux : l'image/la vidéo est sexuellement explicite.

5. Comptage des véhicules

Vehicle Counting est un projet open source qui se concentre sur la détection, le suivi et le comptage de véhicules. Ce projet de détection d'objets fournit également des prédictions sur la vitesse, la couleur, la taille et la direction du véhicule en temps réel à l'aide de l'API de détection d'objets TensorFlow.

La mise en œuvre de ce projet utilise TensorFlow, OpenCV et python, et le modèle utilisé pour la détection des véhicules est SSD avec mobilenet. Actuellement, ce projet peut classer cinq véhicules : bus, voiture, vélo, camion et moto.

Avantages et inconvénients des projets de détection d'objets

Les avantages

1. Améliorer la précision

L'avantage le plus important des projets de détection d'objets est qu'ils sont plus précis que la vision humaine. Le cerveau humain est stupéfiant, à tel point qu'il peut terminer des images en ne dépendant que de quelques extraits de données. Mais cela peut parfois aussi nous empêcher de voir ce qui s'y trouve réellement. L'image complète n'est pas toujours exacte car le cerveau humain fait des hypothèses.

Les projets de détection d'objets réagissent aux images en se basant uniquement sur les données présentées et pas seulement sur des extraits comme le cerveau humain. Bien qu'il puisse formuler des hypothèses basées sur des modèles, il n'a pas l'inconvénient de la tendance du cerveau humain à tirer des conclusions qui peuvent ne pas être exactes.

La détection d'objets fonctionne également au niveau du pixel auquel le cerveau humain ne peut pas traiter. Cela permet aux projets de détection d'objets de fournir des résultats plus précis.

2. Obtenez des résultats plus rapides

Le cerveau humain fonctionne rapidement et efficacement, mais les ordinateurs sont meilleurs pour le multitâche, ce qui permet aux projets de détection d'objets de fournir des résultats plus rapides pour certaines applications. Les projets de détection d'objets peuvent effectuer des tâches spécifiques pendant de longues périodes.

L'utilisation de projets de détection d'objets pour terminer des projets fournit non seulement des résultats en une fraction du temps, mais libère également un temps précieux pour se concentrer sur des tâches de niveau supérieur qui nécessitent vraiment la cognition humaine. Par exemple, dans un environnement de soins de santé, l'utilisation de projets de détection d'objets pour traiter les images radiographiques permet un diagnostic plus rapide, ce qui peut conduire à une prestation de soins rapide à des moments critiques.

3. Réduire les coûts

Une fois qu'un projet de détection d'objets a été formé, il peut répéter les mêmes tâches avec un coût minimal, et il continue même à apprendre pendant qu'il le fait. Cela permet d'économiser de longues heures de travail manuel et ses dépenses connexes.

Que les ressources économisées grâce aux projets de détection d'objets soient allouées à des personnes effectuant des tâches de niveau supérieur ou à d'autres dépenses liées à la croissance d'une entreprise, cette technologie permet d'économiser de l'argent.

4. Fournir des résultats impartiaux

Lorsque les projets de détection d'objets examinent une image avec un objectif spécifique, ils ne prennent en compte aucune information non liée à cet objectif. Cela réduit le biais que les humains pourraient introduire dans un processus, que ce soit intentionnellement ou non.

5. Offrez une expérience client unique

Des projets de détection d'objets ont été utilisés pour améliorer l'expérience client à la fois en ligne et dans les magasins de détail. La détection d'objets peut identifier les produits ou les marques qu'un individu est le plus susceptible d'acheter via des plateformes en ligne sur la base d'images dans les profils de réseaux sociaux. Dans les épiceries, Amazon Go a utilisé des projets de détection d'objets pour révolutionner l'expérience d'achat en détectant les articles dans les chariots au fur et à mesure que les gens avancent dans la file et en les chargeant automatiquement, éliminant ainsi les longues files d'attente.

Les désavantages

L'un des aspects les plus controversés des projets de détection d'objets est le potentiel d'atteinte à la vie privée. Les logiciels de reconnaissance faciale sont particulièrement une question controversée, en particulier pour les personnes préoccupées par l'invasion de la vie privée par la surveillance en ligne ou dans le monde réel.

Cours en ligne sur la science des données et le ML

Avoir une quantité décente de connaissances théoriques est louable, mais les implémenter en code dans un projet d'apprentissage automatique en temps réel est une chose totalement différente. Il est possible d'obtenir des résultats complètement différents et inattendus en fonction de divers problèmes et ensembles de données.

upGrad propose deux cours en ligne pertinents, dont :

1. Certification en science des données - Programme exécutif PG en science des données

Il s'agit d'un cours en ligne qui vous aidera à maîtriser l'analyse prédictive à l'aide de Python, l'apprentissage automatique, la visualisation de données, le Big Data et le traitement du langage naturel en seulement 12 mois !

Principaux points forts du cours :

• Assistance à l'emploi avec les meilleures entreprises
• NASSCOM a validé le 1er diplôme PG
• Conçu pour les professionnels en activité
• Tête-à-tête avec des mentors de l'industrie
• Option EMI sans frais
• Statut des anciens élèves de l'IIT Bangalore
• Plus de 60 projets industriels
• Plus de 14 outils et langages de programmation
• Bootcamp de programmation Python gratuit
• upGrad 360° Career Support – salons de l'emploi, simulations d'entretiens, etc.
• Programme de compétences non techniques essentielles à la carrière
• 6 spécialisations uniques au choix :

– Généraliste en science des données

- L'apprentissage en profondeur

– Traitement du langage naturel

– Intelligence d'affaires/Analyse de données

– Analyse commerciale

– Ingénierie des données

Sujets couverts

Analyse prédictive utilisant Python, l'apprentissage automatique, la visualisation de données, le Big Data et le traitement du langage naturel

A qui est destiné ce cours?

Ingénieurs, professionnels du marketing et des ventes, étudiants de première année, experts du domaine, professionnels des logiciels et de l'informatique

Opportunités d'emploi

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

Admissibilité minimale

Vous devez être titulaire d'un baccalauréat avec un minimum de 50 % ou une note de passage équivalente. Aucune expérience de codage requise.

2. Programme exécutif PG en apprentissage automatique et intelligence artificielle avec IIIT Bangalore

Il s'agit d'un cours en ligne qui vous aidera à maîtriser le kit d'outils de science des données, les statistiques et l'analyse de données exploratoires, l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage par renforcement et les projets de déploiement et de synthèse en seulement 12 mois !

Principaux points forts du cours :

• Aide au placement
• Cours de codage en direct et ateliers de création de profil
• Conçu pour les professionnels en activité
• Plus de 25 sessions de mentorat par des experts de l'industrie
• Option EMI sans frais
• Diplôme PG de l'IIIT Bangalore et statut d'ancien
• Plus de 30 études de cas et missions
• 10 projets Capstone pratiques et pratiques
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Sujets couverts

Kit d'outils de science des données, statistiques et analyses de données exploratoires, apprentissage automatique, traitement du langage naturel, apprentissage en profondeur, apprentissage par renforcement et projets de déploiement et de synthèse.

A qui est destiné ce cours?

Ingénieurs, professionnels du marketing et des ventes, étudiants de première année, experts du domaine, professionnels des logiciels et de l'informatique

Opportunités d'emploi

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

Admissibilité minimale

Baccalauréat avec 50% ou notes de passage équivalentes. Au moins un an d'expérience professionnelle ou un diplôme en mathématiques ou en statistique.

Conclusion

Après des années de recherche par certains experts de haut niveau, les projets de détection d'objets ne sont plus une vision mais une réalité. L'avenir des projets de détection d'objets et des idées de projets de détection d'objets dépasse nos attentes. La portée de la technologie est en plein essor avec le temps, et avec elle le besoin d'experts. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont les bonnes qualifications et compétences pour vous familiariser avec une expérience du monde réel et vous préparer à l'emploi.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique, consultez le diplôme PG en apprentissage automatique et IA de IIIT-B & upGrad, conçu pour les professionnels en activité et offrant plus de 450 heures de formation rigoureuse, plus de 30 études de cas et missions, IIIT- Statut B Alumni, plus de 5 projets de synthèse pratiques et aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.