2022년 최신 물체 감지 프로젝트 아이디어 및 주제 [초보자 및 경험자 대상]

객체 감지는 이미지에서 특정 클래스의 객체 식별 및 위치를 감독하도록 설계된 컴퓨터 비전 기술입니다. 객체 지역화 해석은 객체 주위에 경계 상자를 생성하거나 객체를 포함하는 이미지의 모든 픽셀을 표시하는 등 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다(세그멘테이션이라고도 함).

이 기사에서는 다음 주제를 다룹니다.

• 물체 감지 프로젝트
• 물체 감지 프로젝트의 장점과 단점:
• 데이터 과학 및 ML에 대한 온라인 과정:
• 결론

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물체 감지 프로젝트

다음은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 능력을 향상시키기 위한 5가지 오픈 소스 물체 감지 프로젝트 아이디어입니다.

1. 이미지AI

ImageAI는 Olafenwa 형제가 개발 및 유지 관리합니다. 최신 기계 학습 알고리즘을 사용하여 자체 포함된 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 애플리케이션 및 시스템을 구축하는 데 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리인 DeepQuestAI 프로젝트입니다. Python, OpenCV, Keras 및 TensorFlow 프레임워크를 사용하여 개발 중입니다.

객체 감지, 비디오 객체 감지 및 객체 추적을 위해 COCO 데이터 세트에서 훈련된 RetinaNet, YOLOv3 및 TinyYOLOv3를 활용합니다. 또한 ImageNet-1000 데이터 세트에서 훈련된 4개의 서로 다른 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이미지 예측을 뒷받침합니다.

ImageAI는 또한 사용자 지정 개체 데이터 세트를 사용하여 문서의 개체 감지 및 개체 인식을 위한 사용자 지정 모델을 훈련할 수 있습니다.

2. AI 농구 분석

AI 농구 분석은 인공 지능(AI) 기반 웹 앱 및 API로 물체 감지 개념을 기반으로 구축된 농구 슛과 슈팅 포즈를 분석합니다.

이 프로젝트에는 샷 분석 샷 감지 및 감지 API의 세 가지 주요 기능이 있습니다.

오픈 소스 라이브러리 OpenPose를 사용하여 Python에서 이 객체 감지 프로젝트를 구현합니다. 이 프로젝트는 전이 학습의 개념을 사용하여 구축되었으며 훈련에 사용된 기반 모델은 이미 COCO 데이터 세트 가중치에 대해 사전 훈련된 Faster-RCNN입니다.

3. AVOD

객체 감지에 대한 집계 보기는 Python, OpenCV 및 Tensorflow를 기반으로 구축된 자율 주행 자동차용 3D 객체 감지를 위해 설계된 프로젝트입니다.

3D 물체 감지를 위한 데이터 세트는 Kitti Object Detection Dataset에서 훈련되었으며 Kitti 3D 물체 및 BCV Benchmarks에 대한 다양한 다른 게시된 방법과 결과를 비교했습니다. Kitti 데이터 세트는 8가지 고유한 클래스의 이미지를 통합합니다. 구체적으로 Car, Van, Truck, Pedestrian, Person sit, Cyclist, Tram, Misc 및 DontCare입니다.

4. 누드넷

NudeNet은 이미지 또는 비디오 스트림과 선택적 검열에서 누드를 감지하고 분류하는 데 사용되는 무료 오픈 소스 신경망 프로젝트입니다.

프로젝트는 Python 및 Keras로 빌드됩니다. 프로젝트의 즉각적인 구현을 위해 자체 호스팅 가능한 API 서비스 및 Python 모듈에 액세스할 수 있습니다. Nudenet의 최신 버전은 93%의 정확도로 160,000개의 자동 레이블이 지정된 이미지에 대해 학습되었습니다.

여기에서 사진/비디오를 업로드하고 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

• 안전 — 이미지/비디오가 성적으로 노골적이지 않습니다.
• 안전하지 않음 — 이미지/비디오가 성적으로 노골적입니다.

5. 차량 카운팅

차량 카운팅은 차량 감지, 추적 및 카운팅을 중심으로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 물체 감지 프로젝트는 또한 TensorFlow Object Detection API를 사용하여 실시간으로 차량의 속도, 색상, 크기 및 방향에 대한 예측을 제공합니다.

본 프로젝트의 구현은 TensorFlow, OpenCV, python을 사용하며 차량 감지에 사용된 모델은 모바일넷을 탑재한 SSD이다. 현재 이 프로젝트는 버스, 자동차, 사이클, 트럭 및 오토바이의 5가지 차량을 분류할 수 있습니다.

물체 감지 프로젝트의 장점과 단점

이점들

1. 정확도 향상

물체 감지 프로젝트의 가장 중요한 장점은 인간의 시각보다 정확하다는 것입니다. 인간의 두뇌는 놀랍기 때문에 데이터 조각 몇 개만으로 그림을 완성할 수 있습니다. 그러나 그것은 때때로 우리가 실제로 거기에 무엇이 있는지 보지 못하게 할 수도 있습니다. 인간의 두뇌는 가정을 하기 때문에 완전한 그림이 항상 정확하지는 않습니다.

물체 감지 프로젝트는 인간의 두뇌처럼 데이터의 일부가 아닌 제공된 데이터만을 기반으로 이미지에 반응합니다. 패턴을 기반으로 가정을 할 수는 있지만 정확하지 않을 수도 있는 결론을 내리려는 인간 두뇌의 단점이 없습니다.

물체 감지는 또한 인간의 두뇌가 처리할 수 없는 픽셀 수준에서 작동합니다. 이를 통해 개체 감지 프로젝트에서 보다 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

2. 더 빠른 결과 제공

인간의 두뇌는 빠르고 효율적으로 작동하지만 컴퓨터는 멀티태스킹에 더 능숙하여 물체 감지 프로젝트가 일부 응용 프로그램에 대해 더 빠른 결과를 제공할 수 있습니다. 개체 감지 프로젝트는 장기간에 걸쳐 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

개체 감지 프로젝트를 사용하여 프로젝트를 완료하면 짧은 시간 안에 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 인간의 인지가 진정으로 필요한 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있는 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 환경에서 물체 감지 프로젝트를 사용하여 X선 이미지를 처리하면 더 빠른 진단이 가능해지며 잠재적으로 중요한 시기에 신속한 치료를 제공할 수 있습니다.

3. 비용 절감

객체 감지 프로젝트가 훈련된 후에는 최소한의 비용으로 동일한 작업을 반복할 수 있으며 그렇게 하는 동안에도 계속 학습합니다. 이것은 수작업과 관련 비용의 끝없는 긴 시간을 절약합니다.

개체 감지 프로젝트를 사용하여 절약한 리소스가 상위 수준의 작업을 수행하는 사람에게 할당되거나 비즈니스 성장과 관련된 기타 비용에 할당되는지 여부에 관계없이 이 기술은 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

4. 편견 없는 결과 제공

객체 감지 프로젝트가 특정 목표를 가진 이미지를 볼 때 해당 목표와 관련이 없는 정보는 고려하지 않습니다. 이는 의도적이든 비의도적이든 인간이 프로세스에 도입할 수 있는 편견을 줄입니다.

5. 독특한 고객 경험 제공

물체 감지 프로젝트는 온라인과 소매점 모두에서 고객 경험을 개선하는 데 사용되었습니다. 물체 감지는 소셜 미디어 프로필의 이미지를 기반으로 개인이 온라인 플랫폼을 통해 구매할 가능성이 가장 높은 제품 또는 브랜드를 식별할 수 있습니다. 식료품점에서 Amazon Go는 물건 감지 프로젝트를 사용하여 사람들이 줄을 서서 앞으로 나아갈 때 카트의 품목을 감지하고 자동으로 충전하여 긴 계산대 줄을 없애 쇼핑 경험을 혁신했습니다.

단점

객체 감지 프로젝트에서 가장 논란이 되는 측면 중 하나는 사생활 침해 가능성입니다. 얼굴 인식 소프트웨어는 특히 온라인이나 실제 세계에서 감시를 통한 개인 정보 침해에 대해 우려하는 개인에게 특히 논쟁의 여지가 있는 문제입니다.

데이터 과학 및 ML에 대한 온라인 과정

상당한 양의 이론적 지식을 갖는 것은 칭찬할 만하지만 실시간 기계 학습 프로젝트에서 코드로 구현하는 것은 완전히 다릅니다. 다양한 문제와 데이터 세트를 기반으로 전혀 다른 예상치 못한 결과를 얻을 수 있습니다.

upGrad는 다음과 같은 두 가지 관련 온라인 과정을 제공합니다.

1. 데이터 과학 인증 – 데이터 과학의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램

단 12개월 만에 Python, 기계 학습, 데이터 시각화, 빅 데이터 및 자연어 처리를 사용한 예측 분석 을 마스터하는 데 도움이 되는 온라인 과정입니다 !

코스의 주요 하이라이트:

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• 선택할 수 있는 6가지 고유 전문화:

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– 비즈니스 인텔리전스/데이터 분석

– 비즈니스 분석

– 데이터 엔지니어링

다루는 주제

Python, 기계 학습, 데이터 시각화, 빅 데이터 및 자연어 처리를 사용한 예측 분석

누구를 위한 코스인가요?

엔지니어, 마케팅 및 영업 전문가, 신입생, 도메인 전문가, 소프트웨어 및 IT 전문가

취업 기회

데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 제품 분석가, 기계 학습 엔지니어 및 의사 결정 과학자

최소 자격

최소 50% 또는 이에 상응하는 합격 점수를 받은 학사 학위가 있어야 합니다. 코딩 경험이 필요하지 않습니다.

2. IIIT Bangalore를 통한 기계 학습 및 인공 지능 분야의 경영진 PG 프로그램

데이터 과학 도구 키트, 통계 및 탐색적 데이터 분석, 기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝, 강화 학습, 배포 및 캡스톤 프로젝트 를 단 12개월 만에 마스터하는 데 도움이 되는 온라인 과정입니다 !

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다루는 주제

데이터 과학 도구 키트, 통계 및 탐색 데이터 분석, 기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝, 강화 학습, 배포 및 캡스톤 프로젝트.

누구를 위한 코스인가요?

엔지니어, 마케팅 및 영업 전문가, 신입생, 도메인 전문가, 소프트웨어 및 IT 전문가

취업 기회

데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 제품 분석가, 기계 학습 엔지니어 및 의사 결정 과학자

최소 자격

50% 또는 이에 상응하는 합격 점수를 받은 학사 학위. 최소 1년의 업무 경험 또는 수학 또는 통계 학위.

결론

일부 최고 전문가의 수년간의 연구 끝에 Object Detection Project는 더 이상 비전이 아니라 현실입니다. 물체 감지 프로젝트 및 물체 감지 프로젝트 아이디어의 미래는 우리의 기대 이상입니다. 기술의 범위는 시간이 지남에 따라 급성장하고 있으며 이에 따라 전문가가 필요합니다. 실제 경험을 익히고 취업을 준비할 수 있도록 하는 올바른 자격과 기술만 있으면 됩니다.

기계 학습에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B 및 upGrad의 기계 학습 및 AI PG 디플로마를 확인하세요. 이 PG 디플로마는 일하는 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제, IIIT- B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.