Idee e argomenti per progetti di rilevamento di oggetti di tendenza nel 2022 [per principianti ed esperti]

Object Detection è una tecnica di visione artificiale progettata per supervisionare l'identificazione e la posizione di un oggetto di classi specifiche nell'immagine. L'interpretazione della localizzazione dell'oggetto può essere eseguita in vari modi, inclusa la creazione di un riquadro di delimitazione attorno all'oggetto o il contrassegno di ogni pixel nell'immagine che contiene l'oggetto (noto anche come segmentazione).

In questo articolo tratteremo i seguenti argomenti:

• Progetti di rilevamento di oggetti
• Vantaggi e svantaggi dei progetti di rilevamento degli oggetti:
• Corso online su Data Science e ML:
• Conclusione

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Progetti di rilevamento di oggetti

Di seguito sono elencate cinque idee per progetti di rilevamento di oggetti open source per migliorare le tue capacità nella visione artificiale e nell'elaborazione delle immagini:

1. Immagine AI

ImageAI è sviluppato e mantenuto dai fratelli Olafenwa. È un progetto DeepQuestAI che è una libreria python open source utilizzata per creare applicazioni e sistemi con capacità di Deep Learning e Computer Vision autonome utilizzando algoritmi di Machine Learning all'avanguardia. Si sta sviluppando utilizzando framework Python, OpenCV, Keras e TensorFlow.

Utilizza RetinaNet, YOLOv3 e TinyYOLOv3 addestrati sul set di dati COCO per il rilevamento di oggetti, il rilevamento di oggetti video e il tracciamento di oggetti. Supporta inoltre le previsioni delle immagini utilizzando quattro diversi algoritmi di Machine Learning addestrati sul set di dati ImageNet-1000.

ImageAI ti consente anche di addestrare modelli personalizzati per progetti di rilevamento di oggetti e riconoscimento di oggetti dei tuoi articoli utilizzando il tuo set di dati di oggetti personalizzati.

2. Analisi AI Basket

AI Basketball Analysis è un'app Web e un'API basata sull'intelligenza artificiale (AI) che analizza i colpi di basket e la posa di tiro basata sul concetto di rilevamento degli oggetti.

Questo progetto ha tre caratteristiche principali: analisi del colpo, rilevamento del colpo e API di rilevamento.

Implementa questo progetto di rilevamento di oggetti in Python utilizzando la libreria open source OpenPose. Il progetto è costruito utilizzando il concetto di transfer learning e il modello di base utilizzato per l'addestramento è Faster-RCNN, che è già pre-addestrato sui pesi del dataset COCO.

3. AVOD

Una vista aggregata del rilevamento di oggetti è un progetto progettato per il rilevamento di oggetti 3D per auto a guida autonoma basate su Python, OpenCV e Tensorflow.

Il set di dati per il rilevamento di oggetti 3D è addestrato sul set di dati di rilevamento di oggetti Kitti e ha confrontato i risultati con vari altri metodi pubblicati sull'oggetto 3D Kitti e sui benchmark BCV. Il set di dati Kitti incorpora immagini di otto classi distinte, per essere precisi: auto, furgone, camion, pedone, persona seduta, ciclista, tram, varie e DontCare.

4. Rete Nuda

NudeNet è un progetto di reti neurali gratuito e open source utilizzato per rilevare e classificare la nudità in un flusso di immagini o video e la censura selettiva.

Il progetto è costruito in Python e Keras. Un servizio API self host e un modulo Python sono accessibili per l'implementazione immediata del progetto. La versione più recente di Nudenet è addestrata su 160.000 immagini con etichettatura automatica con una precisione del 93%.

Qui è possibile caricare una foto/video e classificarli come:

• Sicuro: l'immagine/il video non è sessualmente esplicito.
• Non sicuro: l'immagine/il video è sessualmente esplicito.

5. Conteggio dei veicoli

Il conteggio dei veicoli è un progetto open source incentrato sul rilevamento, il monitoraggio e il conteggio dei veicoli. Questo progetto di rilevamento degli oggetti fornisce anche previsioni per la velocità, il colore, le dimensioni e la direzione del veicolo in tempo reale utilizzando l'API di rilevamento degli oggetti TensorFlow.

L'implementazione di questo progetto utilizza TensorFlow, OpenCV e python e il modello utilizzato per il rilevamento dei veicoli è SSD con mobilenet. Attualmente, questo progetto può classificare cinque veicoli: autobus, auto, bicicletta, camion e moto.

Vantaggi e svantaggi dei progetti di rilevamento di oggetti

I vantaggi

1. Migliora la precisione

Il vantaggio più significativo dei progetti di rilevamento degli oggetti è che è più accurato della visione umana. Il cervello umano è sbalorditivo, tanto che può finire le immagini dipendendo solo da un paio di frammenti di dati. Ma a volte può anche impedirci di vedere cosa c'è effettivamente lì. Il quadro completo non è sempre accurato perché i cervelli umani fanno supposizioni.

I progetti di rilevamento degli oggetti reagiscono alle immagini basandosi solo sui dati presentati e non solo su frammenti come il cervello umano. Sebbene possa formulare ipotesi basate su schemi, non ha lo svantaggio della tendenza del cervello umano a saltare a conclusioni che potrebbero non essere accurate.

Il rilevamento degli oggetti opera anche a livello di pixel in cui il cervello umano non è in grado di elaborare. Ciò consente ai progetti di rilevamento degli oggetti di fornire risultati più accurati.

2. Fornisci risultati più rapidi

Il cervello umano funziona in modo rapido ed efficiente, ma i computer sono più bravi nel multitasking, il che consente ai progetti di rilevamento di oggetti di fornire risultati più rapidi per alcune applicazioni. I progetti di rilevamento degli oggetti possono eseguire attività specifiche per periodi prolungati.

L'utilizzo di progetti di rilevamento degli oggetti per completare i progetti non solo fornisce risultati in una frazione del tempo, ma libera anche tempo prezioso per concentrarsi su attività di livello superiore che richiedono veramente la cognizione umana. Ad esempio, in un ambiente sanitario, l'utilizzo di progetti di rilevamento di oggetti per elaborare le immagini a raggi X consente una diagnosi più rapida, che potenzialmente porta a una rapida erogazione dell'assistenza in momenti critici.

3. Riduci i costi

Dopo che un progetto di rilevamento degli oggetti è stato addestrato, può ripetere le stesse attività con un costo minimo e continua anche ad apprendere mentre lo fa. Ciò consente di risparmiare infinite lunghe ore di lavoro manuale e le relative spese.

Indipendentemente dal fatto che le risorse risparmiate utilizzando i progetti di rilevamento degli oggetti vengano allocate a persone che svolgono attività di livello superiore o altre spese relative alla crescita di un'azienda, questa tecnologia consente di risparmiare denaro.

4. Fornire risultati imparziali

Quando i progetti di rilevamento di oggetti esaminano un'immagine con un obiettivo specifico, non considerano alcuna informazione non correlata a tale obiettivo. Ciò riduce il pregiudizio che gli esseri umani potrebbero introdurre in un processo, intenzionalmente o meno.

5. Offri un'esperienza cliente unica

I progetti di rilevamento degli oggetti sono stati utilizzati per migliorare l'esperienza del cliente sia online che nei negozi al dettaglio. Il rilevamento degli oggetti può identificare prodotti o marchi che è più probabile che un individuo acquisti tramite piattaforme online in base alle immagini nei profili dei social media. Nei negozi di alimentari, Amazon Go ha utilizzato progetti di rilevamento degli oggetti per rivoluzionare l'esperienza di acquisto rilevando gli articoli nei carrelli mentre le persone avanzano nella fila e caricandoli automaticamente, eliminando le lunghe code alla cassa.

Gli svantaggi

Uno degli aspetti più controversi dei progetti di rilevamento di oggetti è la potenziale violazione della privacy. Il software di riconoscimento facciale è una questione particolarmente controversa, in particolare per le persone preoccupate per l'invasione della privacy attraverso la sorveglianza online o nel mondo reale.

Corso online su Data Science e ML

Avere una discreta quantità di conoscenze teoriche è lodevole, ma implementarle nel codice in un progetto di apprendimento automatico in tempo reale è una cosa completamente diversa. È possibile ottenere risultati completamente diversi e inaspettati in base a vari problemi e set di dati.

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Argomenti trattati

Analisi predittiva tramite Python, Machine Learning, visualizzazione dei dati, Big Data ed elaborazione del linguaggio naturale

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A chi è rivolto questo corso?

Ingegneri, professionisti del marketing e delle vendite, neofiti, esperti di dominio, professionisti del software e dell'IT

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

Idoneità minima

Laurea con il 50% o voti equivalenti. Almeno un anno di esperienza lavorativa o una laurea in Matematica o Statistica.

Conclusione

Dopo anni di ricerca da parte di alcuni massimi esperti, i Progetti di Rilevamento Oggetti non sono più una visione ma una realtà. Il futuro dei progetti di rilevamento di oggetti e delle idee di progetto di rilevamento di oggetti va oltre le nostre aspettative. La portata della tecnologia è in forte espansione con il tempo e con essa c'è la necessità di esperti. Tutto ciò di cui hai bisogno sono le qualifiche e le abilità giuste per farti conoscere l'esperienza del mondo reale e prepararti al lavoro.

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