Popularne pomysły i tematy dotyczące projektów wykrywania obiektów w 2022 r. [Dla nowicjuszy i doświadczonych]

Object Detection to technika widzenia komputerowego zaprojektowana do nadzorowania identyfikacji i lokalizacji obiektu określonej klasy na obrazie. Interpretacji lokalizacji obiektu można dokonać na różne sposoby, w tym tworząc obwiednię wokół obiektu lub zaznaczając każdy piksel na obrazie, który zawiera obiekt (znany również jako segmentacja).

W niniejszym artykule omówimy następujące tematy:

• Projekty wykrywania obiektów
• Zalety i wady projektów wykrywania obiektów:
• Kurs online na temat Data Science i ML:
• Wniosek

Ucz się kursu ML z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Projekty wykrywania obiektów

Poniżej znajduje się pięć pomysłów na projekty wykrywania obiektów typu open source, które poprawią Twoje umiejętności w zakresie widzenia komputerowego i przetwarzania obrazu:

1. Obraz AI

ImageAI jest rozwijany i utrzymywany przez braci Olafenwa. Jest to projekt DeepQuestAI, który jest biblioteką Pythona o otwartym kodzie źródłowym, używaną do tworzenia aplikacji i systemów z niezależnymi funkcjami Deep Learning i Computer Vision przy użyciu najnowocześniejszych algorytmów uczenia maszynowego. Rozwija się przy użyciu frameworków Python, OpenCV, Keras i TensorFlow.

Wykorzystuje RetinaNet, YOLOv3 i TinyYOLOv3 wyszkolone na zestawie danych COCO do wykrywania obiektów, wykrywania obiektów wideo i śledzenia obiektów. Obsługuje również przewidywania obrazów przy użyciu czterech różnych algorytmów uczenia maszynowego wyszkolonych na zestawie danych ImageNet-1000.

ImageAI umożliwia także trenowanie niestandardowych modeli projektów wykrywania obiektów i rozpoznawania obiektów w artykułach przy użyciu niestandardowego zestawu danych obiektów.

2. Analiza koszykówki AI

AI Basketball Analysis to oparta na sztucznej inteligencji (AI) aplikacja internetowa i interfejs API, który analizuje strzały koszykówki i pozy strzeleckie, zbudowane na bazie koncepcji wykrywania obiektów.

Ten projekt ma trzy podstawowe funkcje: analizę strzału, wykrywanie strzału i wykrywanie API.

Implementuje ten projekt wykrywania obiektów w Pythonie przy użyciu biblioteki open-source OpenPose. Projekt jest zbudowany przy użyciu koncepcji uczenia się transferu, a opartym modelem używanym do szkolenia jest Faster-RCNN, który jest już wstępnie przeszkolony na wagach zestawu danych COCO.

3. AVOD

Zbiorczy widok wykrywania obiektów to projekt przeznaczony do wykrywania obiektów 3D w autonomicznych samochodach samojezdnych zbudowanych na bazie Python, OpenCV i Tensorflow.

Zestaw danych do wykrywania obiektów 3D jest przeszkolony w zestawie danych wykrywania obiektów Kitti i porównał wyniki z różnymi innymi opublikowanymi metodami dotyczącymi obiektu 3D Kitti i testów porównawczych BCV. Zestaw danych Kitti zawiera obrazy ośmiu różnych klas, a dokładniej: samochód, furgonetka, ciężarówka, pieszy, osoba siedząca, rowerzysta, tramwaj, inne i DontCare.

4. NudeNet

NudeNet to darmowy projekt sieci neuronowych o otwartym kodzie źródłowym, służący do wykrywania i klasyfikowania nagości w strumieniu obrazów lub wideo oraz selektywnego cenzurowania.

Projekt jest zbudowany w Pythonie i Keras. Samoobsługowa usługa API i moduł Pythona są dostępne do natychmiastowej implementacji projektu. Najnowsza wersja Nudenet jest wytrenowana na 160 000 automatycznie oznaczonych obrazach z dokładnością do 93%.

Tutaj można wgrać zdjęcie/film i sklasyfikować je jako:

• Bezpieczny — obraz/film nie zawiera treści erotycznych.
• Niebezpieczne — obraz/film ma charakter jednoznacznie seksualny.

5. Liczenie pojazdów

Liczenie pojazdów to projekt typu open source, który koncentruje się na wykrywaniu, śledzeniu i liczeniu pojazdów. Ten projekt wykrywania obiektów zapewnia również prognozy prędkości, koloru, rozmiaru i kierunku pojazdu w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsu API do wykrywania obiektów TensorFlow.

W realizacji tego projektu wykorzystano TensorFlow, OpenCV i pythona, a model używany do wykrywania pojazdów to SSD z mobilenet. Obecnie w ramach tego projektu można sklasyfikować pięć pojazdów: autobus, samochód, rower, ciężarówkę i motocykl.

Zalety i wady projektów wykrywania obiektów

Zalety

1. Popraw dokładność

Istotną największą zaletą projektów wykrywania obiektów jest to, że są one dokładniejsze niż ludzkie widzenie. Ludzki mózg jest tak zdumiewający, że potrafi ukończyć zdjęcia w oparciu tylko o kilka fragmentów danych. Ale czasami może również uniemożliwić nam zobaczenie tego, co naprawdę tam jest. Pełny obraz nie zawsze jest dokładny, ponieważ ludzkie mózgi robią przypuszczenia.

Projekty wykrywania obiektów reagują na obrazy oparte wyłącznie na przedstawionych danych, a nie tylko na ich wycinkach, jak ludzki mózg. Chociaż może formułować założenia oparte na wzorcach, nie ma wady, jaką jest skłonność ludzkiego mózgu do przeskakiwania do wniosków, które mogą nie być dokładne.

Wykrywanie obiektów działa również na poziomie pikseli, na którym ludzki mózg nie może przetwarzać. Pozwala to projektom wykrywania obiektów na dostarczanie dokładniejszych wyników.

2. Dostarczaj szybsze rezultaty

Ludzki mózg działa szybko i wydajnie, ale komputery lepiej radzą sobie z wielozadaniowością, co pozwala projektom wykrywania obiektów na szybsze dostarczanie wyników w niektórych zastosowaniach. Projekty wykrywania obiektów mogą wykonywać określone zadania przez dłuższy czas.

Korzystanie z projektów wykrywania obiektów do kończenia projektów nie tylko zapewnia wyniki w ułamku czasu, ale także pozwala zaoszczędzić cenny czas na skupienie się na zadaniach wyższego poziomu, które naprawdę wymagają ludzkiego poznania. Na przykład w placówce opieki zdrowotnej wykorzystanie projektów wykrywania obiektów do przetwarzania obrazów rentgenowskich umożliwia szybszą diagnozę, co potencjalnie prowadzi do szybkiego zapewnienia opieki w krytycznych momentach.

3. Obniż koszty

Po przeszkoleniu projektu wykrywania obiektów, może powtarzać te same zadania przy minimalnych kosztach, a nawet kontynuuje naukę podczas wykonywania tego. Oszczędza to niekończące się długie godziny pracy ręcznej i związane z tym wydatki.

Bez względu na to, czy zasoby zaoszczędzone dzięki projektom wykrywania obiektów zostaną przydzielone osobom wykonującym zadania wyższego rzędu, czy też inne wydatki związane z rozwojem firmy, technologia ta pozwala zaoszczędzić pieniądze.

4. Zapewnij bezstronne wyniki

Kiedy projekty wykrywania obiektów patrzą na obraz z określonym celem, nie uwzględniają żadnych informacji niezwiązanych z tym celem. Zmniejsza to stronniczość, którą ludzie mogą wprowadzić do procesu, celowo lub nieumyślnie.

5. Zaoferuj unikalne doświadczenie klienta

Projekty wykrywania obiektów zostały wykorzystane do poprawy obsługi klienta zarówno w Internecie, jak iw sklepach detalicznych. Wykrywanie obiektów może identyfikować produkty lub marki, które dana osoba najprawdopodobniej kupi za pośrednictwem platform internetowych na podstawie zdjęć w profilach mediów społecznościowych. W sklepach spożywczych Amazon Go wykorzystał projekty wykrywania obiektów, aby zrewolucjonizować zakupy, wykrywając przedmioty w koszykach w miarę postępów w kolejce i automatycznie je ładując, eliminując długie kolejki do kasy.

Wady

Jednym z najbardziej kontrowersyjnych aspektów projektów wykrywania obiektów jest możliwość naruszenia prywatności. Oprogramowanie do rozpoznawania twarzy jest szczególnie kontrowersyjną kwestią, szczególnie dla osób zaniepokojonych naruszeniem prywatności poprzez inwigilację w Internecie lub w rzeczywistym świecie.

Kurs online na temat nauki o danych i ML

Posiadanie przyzwoitej ilości wiedzy teoretycznej jest godne pochwały, ale implementacja ich w kodzie w projekcie uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym to zupełnie inna sprawa. Możliwe jest uzyskanie zupełnie innych i nieoczekiwanych wyników w oparciu o różne problemy i zbiory danych.

upGrad oferuje dwa odpowiednie kursy online, w tym:

1. Certyfikacja Data Science – Executive PG Program w Data Science

Jest to kurs online, który pomoże Ci opanować analitykę predykcyjną za pomocą Pythona, uczenia maszynowego, wizualizacji danych, big data i przetwarzania języka naturalnego w zaledwie 12 miesięcy!

Najważniejsze punkty kursu:

• Pomoc w pracy z najlepszymi firmami
• NASSCOM zatwierdził pierwszy dyplom PG
• Zaprojektowany dla pracujących profesjonalistów
• Jeden na jeden z mentorami branżowymi
• Bezkosztowa opcja EMI
• Status absolwentów IIT Bangalore
• 60+ projektów branżowych
• 14+ Narzędzia i języki programowania
• Bezpłatny kurs programowania w Pythonie
• upGrad 360° Career Support – targi pracy, próbne rozmowy kwalifikacyjne itp.
• Career Essential Soft Skills Program
• 6 unikalnych specjalizacji do wyboru:

– Generalista ds. Nauki o Danych

- Głęboka nauka

- Przetwarzanie języka naturalnego

– Business Intelligence/Analiza danych

– Analityka biznesowa

– Inżynieria danych

Tematy, które są omawiane

Analityka predykcyjna przy użyciu Pythona, uczenia maszynowego, wizualizacji danych, Big Data i przetwarzania języka naturalnego

Dla kogo jest ten kurs?

Inżynierowie, specjaliści ds. marketingu i sprzedaży, nowicjusze, eksperci domenowi, specjaliści ds. oprogramowania i IT

Oferty pracy

Analityk danych, specjalista ds. danych, inżynier danych, analityk produktu, inżynier uczenia maszynowego i specjalista ds. decyzji

Minimalna kwalifikowalność

Musisz mieć tytuł licencjata z co najmniej 50% lub równoważnymi ocenami pozytywnymi. Nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu.

2. Program Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z IIIT Bangalore

Jest to kurs online, który pomoże Ci opanować zestaw narzędzi do analizy danych, statystyki i eksploracyjną analizę danych, uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie głębokie, uczenie się przez wzmacnianie oraz projekty wdrażania i zwieńczenia w zaledwie 12 miesięcy!

Najważniejsze punkty kursu:

• Pomoc w rozmieszczeniu
• Zajęcia z kodowania na żywo i warsztaty budowania profili
• Zaprojektowany dla pracujących profesjonalistów
• Ponad 25 sesji mentorskich od ekspertów branżowych
• Bezkosztowa opcja EMI
• Dyplom PG z IIIT Bangalore i status absolwentów
• Ponad 30 studiów przypadku i zadań
• 10 praktycznych praktycznych projektów Capstone
• 450+ godzin nauki
• upGrad 360° Career Support – targi pracy, próbne rozmowy kwalifikacyjne itp.

Tematy, które są objęte

Zestaw narzędzi do nauki o danych, statystyka i eksploracyjna analiza danych, uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie głębokie, uczenie wzmacniające oraz projekty wdrażania i zwieńczenia.

Dla kogo jest ten kurs?

Inżynierowie, specjaliści ds. marketingu i sprzedaży, nowicjusze, eksperci domenowi, specjaliści ds. oprogramowania i IT

Oferty pracy

Analityk danych, specjalista ds. danych, inżynier danych, analityk produktu, inżynier uczenia maszynowego i specjalista ds. decyzji

Minimalna kwalifikowalność

Stopień licencjata z 50% lub równoważną oceną zaliczeniową. Minimum rok doświadczenia zawodowego lub dyplom z matematyki lub statystyki.

Wniosek

Po latach badań prowadzonych przez czołowych ekspertów projekty wykrywania obiektów nie są już wizją, ale rzeczywistością. Przyszłość projektów wykrywania obiektów i pomysłów na projekty wykrywania obiektów przekracza nasze oczekiwania. Zakres technologii z czasem kwitnie, a wraz z nim potrzeba ekspertów. Wszystko, czego potrzebujesz, to odpowiednie kwalifikacje i umiejętności, abyś mógł zapoznać się z prawdziwym doświadczeniem i przygotować się do pracy.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.