Ide & Topik Proyek Deteksi Objek Trending pada tahun 2022 [Untuk Mahasiswa Baru & Berpengalaman]

Deteksi Objek adalah teknik visi komputer yang dirancang untuk mengawasi identifikasi dan lokasi objek kelas tertentu dalam gambar. Menafsirkan lokalisasi objek dapat dilakukan dengan berbagai cara, termasuk membuat kotak pembatas di sekitar objek atau menandai setiap piksel dalam citra yang berisi objek tersebut (juga dikenal sebagai segmentasi).

Dalam artikel ini, kami akan membahas topik-topik berikut:

• Proyek deteksi objek
• Keuntungan dan kerugian dari proyek deteksi objek:
• Kursus online tentang Ilmu Data dan ML:
• Kesimpulan

Pelajari Kursus ML dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Proyek Deteksi Objek

Di bawah ini adalah lima ide proyek deteksi objek sumber terbuka untuk meningkatkan kemampuan Anda dalam visi komputer dan pemrosesan gambar:

1. GambarAI

ImageAI dikembangkan dan dikelola oleh Olafenwa bersaudara. Ini adalah proyek DeepQuestAI yang merupakan pustaka python open-source yang digunakan untuk membangun aplikasi dan sistem dengan kemampuan Deep Learning dan Computer Vision mandiri dengan menggunakan Algoritma Machine Learning yang canggih. Ini berkembang menggunakan kerangka kerja Python, OpenCV, Keras, dan TensorFlow.

Ini menggunakan RetinaNet, YOLOv3, dan TinyYOLOv3 yang dilatih pada dataset COCO untuk deteksi objek, deteksi objek video, dan pelacakan objek. Ini juga mendukung prediksi gambar menggunakan empat algoritma Machine Learning berbeda yang dilatih pada dataset ImageNet-1000.

ImageAI juga melatih model kustom untuk proyek deteksi objek dan pengenalan objek artikel Anda menggunakan kumpulan data objek kustom Anda.

2. Analisis Bola Basket AI

AI Basketball Analysis adalah aplikasi web dan API yang didukung oleh Artificial Intelligence (AI) yang menganalisis tembakan bola basket dan pose menembak yang dibangun di atas konsep deteksi objek.

Proyek ini memiliki tiga fitur utama: deteksi bidikan analisis bidikan, dan API deteksi.

Ini mengimplementasikan proyek deteksi objek ini dengan Python menggunakan open-source library OpenPose. Proyek ini dibangun menggunakan konsep transfer learning, dan model berbasis pelatihan yang digunakan adalah Faster-RCNN yang sudah dilatih sebelumnya pada bobot dataset COCO.

3. HINDARI

Tampilan agregat deteksi objek adalah proyek yang dirancang untuk deteksi Objek 3D untuk mobil swakemudi otonom yang dibangun di atas Python, OpenCV, dan Tensorflow.

Dataset untuk deteksi objek 3D dilatih pada Kitti Object Detection Dataset, dan hasilnya dibandingkan dengan berbagai metode lain yang dipublikasikan pada objek 3D Kitti dan BCV Benchmarks. Dataset Kitti menggabungkan gambar dari delapan kelas yang berbeda, untuk lebih spesifiknya: Mobil, Van, Truk, Pejalan Kaki, Orang yang duduk, Pengendara Sepeda, Trem, Lain-Lain, dan DontCare.

4. NudeNet

NudeNet adalah proyek jaringan saraf sumber terbuka dan gratis yang digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan ketelanjangan dalam aliran gambar atau video dan penyensoran selektif.

Proyek ini dibangun dengan Python dan Keras. Layanan API yang dapat dihosting sendiri dan modul Python dapat diakses untuk implementasi langsung proyek. Versi terbaru Nudenet dilatih pada 160.000 gambar berlabel otomatis dengan akurasi 93%.

Di sini, seseorang dapat mengunggah foto/video dan mengklasifikasikannya sebagai:

• Aman — Gambar/video tidak eksplisit secara seksual.
• Tidak aman — Gambar/video eksplisit secara seksual.

5. Penghitungan Kendaraan

Penghitungan Kendaraan adalah proyek sumber terbuka yang berpusat pada deteksi, pelacakan, dan penghitungan kendaraan. Proyek deteksi objek ini juga memberikan prediksi untuk kecepatan, warna, ukuran, dan arah kendaraan secara real-time menggunakan TensorFlow Object Detection API.

Implementasi proyek ini menggunakan TensorFlow, OpenCV, dan python, dan model yang digunakan untuk pendeteksian kendaraan adalah SSD dengan mobilenet. Saat ini, proyek ini dapat mengklasifikasikan lima kendaraan: Bus, Mobil, Sepeda, Truk, dan Sepeda Motor.

Keuntungan dan Kerugian Proyek Deteksi Objek

Keuntungannya

1. Tingkatkan Akurasi

Keuntungan paling signifikan dari proyek deteksi objek adalah lebih akurat daripada penglihatan manusia. Otak manusia sangat menakjubkan, sehingga dapat menyelesaikan gambar hanya dengan beberapa potongan data. Tapi terkadang juga bisa membuat kita tidak melihat apa yang sebenarnya ada di sana. Gambaran lengkap tidak selalu akurat karena otak manusia membuat asumsi.

Proyek deteksi objek bereaksi terhadap gambar hanya berdasarkan data yang disajikan dan bukan hanya potongan seperti otak manusia. Meskipun dapat membuat asumsi berdasarkan pola, tidak memiliki kelemahan dari kecenderungan otak manusia untuk melompat ke kesimpulan yang mungkin tidak akurat.

Deteksi objek juga beroperasi pada tingkat piksel yang tidak dapat diproses oleh otak manusia. Hal ini memungkinkan proyek deteksi objek memberikan hasil yang lebih akurat.

2. Memberikan Hasil Lebih Cepat

Otak manusia bekerja dengan cepat dan efisien, tetapi komputer lebih baik dalam multitasking, yang memungkinkan proyek pendeteksian objek memberikan hasil yang lebih cepat untuk beberapa aplikasi. Proyek deteksi objek dapat melakukan tugas tertentu untuk waktu yang lama.

Menggunakan proyek deteksi objek untuk menyelesaikan proyek tidak hanya memberikan hasil dalam waktu singkat tetapi juga membebaskan waktu berharga untuk fokus pada tugas tingkat tinggi yang benar-benar membutuhkan kognisi manusia. Misalnya, dalam pengaturan perawatan kesehatan, menggunakan proyek deteksi objek untuk memproses gambar sinar-X memungkinkan diagnosis yang lebih cepat, yang berpotensi mengarah pada pemberian perawatan yang cepat pada saat-saat kritis.

3. Mengurangi Biaya

Setelah proyek deteksi objek dilatih, ia dapat mengulangi tugas yang sama dengan biaya minimal, dan bahkan terus belajar saat melakukannya. Ini menghemat jam kerja manual yang panjang tanpa henti dan biaya terkaitnya.

Terlepas dari apakah sumber daya yang dihemat dengan menggunakan proyek deteksi objek dialokasikan untuk orang yang melakukan tugas tingkat tinggi atau pengeluaran lain yang terkait dengan mengembangkan bisnis, teknologi ini membantu menghemat uang.

4. Memberikan Hasil yang Tidak Bias

Ketika proyek deteksi objek melihat gambar dengan tujuan tertentu, itu tidak mempertimbangkan informasi apa pun yang tidak terkait dengan tujuan itu. Ini mengurangi bias yang mungkin diperkenalkan manusia pada suatu proses, baik secara sengaja maupun tidak sengaja.

5. Menawarkan Pengalaman Pelanggan yang Unik

Proyek deteksi objek telah digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan baik online maupun di toko ritel. Deteksi objek dapat mengidentifikasi produk atau merek yang kemungkinan besar akan dibeli seseorang melalui platform online berdasarkan gambar di profil media sosial. Di toko kelontong, Amazon Go telah menggunakan proyek pendeteksian objek untuk merevolusi pengalaman berbelanja dengan mendeteksi item di troli saat orang maju dalam antrean dan secara otomatis menagihnya, menghilangkan antrean checkout yang panjang.

Kekurangannya

Salah satu aspek yang paling kontroversial dari proyek deteksi objek adalah potensi pelanggaran privasi. Perangkat lunak pengenalan wajah khususnya merupakan masalah yang diperdebatkan, terutama bagi individu yang khawatir tentang pelanggaran privasi melalui pengawasan online atau di dunia nyata.

Kursus Online tentang Ilmu Data dan ML

Memiliki jumlah pengetahuan teoretis yang layak patut dipuji, tetapi menerapkannya dalam kode dalam proyek pembelajaran mesin waktu nyata adalah hal yang sama sekali berbeda. Dimungkinkan untuk mendapatkan hasil yang sama sekali berbeda dan tidak terduga berdasarkan berbagai masalah dan kumpulan data.

upGrad menawarkan dua kursus online yang relevan, termasuk:

1. Sertifikasi Ilmu Data – Program PG Eksekutif dalam Ilmu Data

Ini adalah kursus online yang akan membantu Anda menguasai analitik prediktif menggunakan Python, pembelajaran mesin, visualisasi data, data besar, dan pemrosesan bahasa alami hanya dalam 12 bulan!

Sorotan utama kursus:

• Bantuan Pekerjaan dengan Perusahaan Teratas
• NASSCOM memvalidasi Diploma PG Pertama
• Dirancang untuk Profesional yang Bekerja
• Satu-satu dengan Mentor Industri
• Opsi EMI tanpa biaya
• Status alumni IIT Bangalore
• 60+ Proyek Industri
• 14+ Alat & Bahasa Pemrograman
• Bootcamp Pemrograman Python Gratis
• Dukungan Karir upGrad 360° – bursa kerja, wawancara tiruan, dll.
• Program Keterampilan Lunak Penting Karir
• 6 Spesialisasi Unik untuk dipilih:

– Generalis Ilmu Data

– Pembelajaran Mendalam

– Pemrosesan Bahasa Alami

– Intelijen Bisnis/Analisis Data

- Analisis bisnis

– Rekayasa Data

Topik yang Dicakup

Analisis Prediktif menggunakan Python, Pembelajaran Mesin, Visualisasi Data, Big Data, dan Pemrosesan Bahasa Alami

Untuk Siapa Kursus ini?

Insinyur, Profesional Pemasaran & Penjualan, Mahasiswa Baru, Pakar Domain, Profesional Perangkat Lunak & TI

Kesempatan kerja

Analis Data, Ilmuwan Data, Insinyur Data, Analis Produk, Insinyur Pembelajaran Mesin, dan Ilmuwan Keputusan

Kelayakan Minimum

Anda harus memiliki gelar sarjana dengan minimal 50% atau nilai kelulusan yang setara. Tidak diperlukan pengalaman pengkodean.

2. Program PG Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dengan IIIT Bangalore

Ini adalah kursus online yang akan membantu Anda menguasai Kit Alat Ilmu Data, Statistik dan Analisis Data Eksplorasi, Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, Pembelajaran Mendalam, Pembelajaran Penguatan, dan Proyek Penerapan dan Capstone hanya dalam 12 bulan!

Sorotan utama kursus:

• Bantuan Penempatan
• Kelas Live Coding & Lokakarya Pembuatan Profil
• Dirancang untuk Profesional yang Bekerja
• 25+ Sesi Bimbingan dari Pakar Industri
• Opsi EMI tanpa biaya
• PG Diploma dari IIIT Bangalore & Status Alumni
• 30+ Studi Kasus dan Tugas
• 10 Proyek Capstone Praktis Praktis
• 450+ Jam Belajar
• Dukungan Karir upGrad 360° – bursa kerja, wawancara tiruan, dll.

Topik yang Dicakup

Kit Alat Ilmu Data, Statistik dan Analisis Data Eksplorasi, Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, Pembelajaran Mendalam, Pembelajaran Penguatan, dan Proyek Penerapan dan Capstone.

Untuk Siapa Kursus ini?

Insinyur, Profesional Pemasaran & Penjualan, Mahasiswa Baru, Pakar Domain, Profesional Perangkat Lunak & TI

Kesempatan kerja

Analis Data, Ilmuwan Data, Insinyur Data, Analis Produk, Insinyur Pembelajaran Mesin, dan Ilmuwan Keputusan

Kelayakan Minimum

Gelar Sarjana dengan nilai kelulusan 50% atau setara. Minimal satu tahun pengalaman kerja atau gelar di bidang Matematika atau Statistik.

Kesimpulan

Setelah bertahun-tahun penelitian oleh beberapa ahli top, Proyek Deteksi Objek tidak lagi menjadi visi tetapi kenyataan. Masa depan Proyek Deteksi Objek dan Ide Proyek Deteksi Objek berada di luar ekspektasi kami. Ruang lingkup teknologi berkembang pesat seiring waktu, dan dengan itu adalah kebutuhan akan para ahli. Yang Anda butuhkan hanyalah kualifikasi dan keterampilan yang tepat untuk membuat Anda semua mengenal pengalaman dunia nyata dan membuat Anda siap kerja.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.