Ideias e tópicos de projetos de detecção de objetos em alta em 2022 [para calouros e experientes]

A Detecção de Objetos é uma técnica de visão computacional projetada para supervisionar a identificação e localização de um objeto de classes específicas na imagem. A interpretação da localização do objeto pode ser feita de várias maneiras, incluindo a criação de uma caixa delimitadora ao redor do objeto ou a marcação de cada pixel na imagem que contém o objeto (também conhecido como segmentação).

No presente artigo, abordaremos os seguintes tópicos:

• Projetos de detecção de objetos
• Vantagens e desvantagens dos projetos de detecção de objetos:
• Curso online de Data Science e ML:
• Conclusão

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Projetos de detecção de objetos

Abaixo estão cinco ideias de projetos de detecção de objetos de código aberto para melhorar suas habilidades em visão computacional e processamento de imagens:

1. Imagem AI

ImageAI é desenvolvido e mantido pelos irmãos Olafenwa. É um projeto DeepQuestAI que é uma biblioteca python de código aberto usada para construir aplicativos e sistemas com recursos autônomos de Deep Learning e Computer Vision usando algoritmos de aprendizado de máquina de última geração. Ele está desenvolvendo usando os frameworks Python, OpenCV, Keras e TensorFlow.

Ele utiliza RetinaNet, YOLOv3 e TinyYOLOv3 treinados no conjunto de dados COCO para detecção de objetos, detecção de objetos de vídeo e rastreamento de objetos. Ele também suporta as previsões de imagem usando quatro algoritmos de Machine Learning diferentes treinados no conjunto de dados ImageNet-1000.

O ImageAI também permite treinar modelos personalizados para projetos de detecção de objetos e reconhecimento de objetos de seus artigos usando seu conjunto de dados de objetos personalizados.

2. Análise de basquete de IA

AI Basketball Analysis é um aplicativo e API da Web com Inteligência Artificial (IA) que analisa arremessos de basquete e pose de arremesso construído sobre o conceito de detecção de objetos.

Este projeto tem três recursos principais: detecção de tiro de análise de tiro e API de detecção.

Ele implementa esse projeto de detecção de objetos em Python usando a biblioteca de código aberto OpenPose. O projeto é construído usando o conceito de aprendizagem de transferência, e o modelo baseado usado para treinamento é o Faster-RCNN que já é pré-treinado nos pesos do conjunto de dados COCO.

3. EVITE

Uma visão agregada da detecção de objetos é um projeto desenvolvido para detecção de objetos 3D para carros autônomos construídos em cima de Python, OpenCV e Tensorflow.

O conjunto de dados para detecção de objetos 3D é treinado no Kitti Object Detection Dataset e comparou os resultados com vários outros métodos publicados no objeto Kitti 3D e BCV Benchmarks. O conjunto de dados Kitti incorpora imagens de oito classes distintas, para ser mais específico: Carro, Van, Caminhão, Pedestre, Pessoa sentada, Ciclista, Bonde, Misc e DontCare.

4. NudeNet

NudeNet é um projeto de redes neurais gratuito e de código aberto usado para detectar e classificar nudez em um fluxo de imagem ou vídeo e censura seletiva.

O projeto é construído em Python e Keras. Um serviço de API auto-hospedável e um módulo Python são acessíveis para a implementação imediata do projeto. A versão mais recente do Nudenet é treinada em 160.000 imagens auto-rotuladas com uma precisão de 93%.

Aqui, pode-se fazer upload de uma foto/vídeo e classificá-los como:

• Seguro — A imagem/vídeo não é sexualmente explícito.
• Inseguro — A imagem/vídeo é sexualmente explícito.

5. Contagem de Veículos

O Vehicle Counting é um projeto de código aberto que se concentra na detecção, rastreamento e contagem de veículos. Este projeto de detecção de objetos também fornece previsões para a velocidade, cor, tamanho e direção do veículo em tempo real usando a API de detecção de objetos do TensorFlow.

A implementação deste projeto utiliza TensorFlow, OpenCV e python, e o modelo utilizado para detecção de veículos é SSD com mobilenet. Atualmente, este projeto pode classificar cinco veículos: Ônibus, Carro, Bicicleta, Caminhão e Motocicleta.

Vantagens e Desvantagens dos Projetos de Detecção de Objetos

As vantagens

1. Melhorar a precisão

A vantagem mais significativa dos projetos de detecção de objetos é que eles são mais precisos do que a visão humana. O cérebro humano é surpreendente, tanto que pode terminar imagens com apenas alguns fragmentos de dados. Mas às vezes também pode nos impedir de ver o que realmente está lá. O quadro completo nem sempre é preciso porque o cérebro humano faz suposições.

Projetos de detecção de objetos reagem a imagens com base apenas nos dados apresentados e não apenas em fragmentos deles como o cérebro humano. Embora possa fazer suposições com base em padrões, não tem a desvantagem da tendência do cérebro humano de tirar conclusões que podem não ser precisas.

A detecção de objetos também opera no nível de pixel no qual o cérebro humano não consegue processar. Isso permite que os projetos de detecção de objetos forneçam resultados mais precisos.

2. Entregue resultados mais rápidos

O cérebro humano funciona de forma rápida e eficiente, mas os computadores são melhores em multitarefa, o que permite que projetos de detecção de objetos forneçam resultados mais rápidos para algumas aplicações. Projetos de detecção de objetos podem executar tarefas específicas por longos períodos.

O uso de projetos de detecção de objetos para concluir projetos não apenas oferece resultados em uma fração do tempo, mas também libera um tempo valioso para se concentrar em tarefas de nível superior que realmente exigem cognição humana. Por exemplo, em um ambiente de saúde, o uso de projetos de detecção de objetos para processar imagens de raios X permite um diagnóstico mais rápido, o que potencialmente leva a uma prestação de cuidados rápida em momentos críticos.

3. Reduzir custos

Depois que um projeto de detecção de objetos é treinado, ele pode repetir as mesmas tarefas com custo mínimo e ainda continua aprendendo enquanto faz isso. Isso economiza longas horas intermináveis ​​de trabalho manual e suas despesas relacionadas.

Independentemente de os recursos economizados com o uso de projetos de detecção de objetos serem alocados para pessoas que executam tarefas de nível superior ou outras despesas relacionadas ao crescimento de um negócio, essa tecnologia ajuda a economizar dinheiro.

4. Forneça resultados imparciais

Quando os projetos de detecção de objetos observam uma imagem com um objetivo específico, ele não considera nenhuma informação não relacionada a esse objetivo. Isso diminui o viés que os humanos podem introduzir em um processo, seja intencionalmente ou não.

5. Ofereça uma experiência única ao cliente

Projetos de detecção de objetos têm sido usados ​​para melhorar a experiência do cliente tanto online quanto em lojas de varejo. A detecção de objetos pode identificar produtos ou marcas que um indivíduo provavelmente comprará por meio de plataformas online com base em imagens em perfis de mídia social. Em supermercados, o Amazon Go usou projetos de detecção de objetos para revolucionar a experiência de compra, detectando itens nos carrinhos à medida que as pessoas avançam na fila e os cobram automaticamente, eliminando longas filas de caixa.

As desvantagens

Um dos aspectos mais controversos dos projetos de detecção de objetos é o potencial de invasão de privacidade. O software de reconhecimento facial é especialmente uma questão controversa, principalmente para indivíduos preocupados com a invasão de privacidade por meio de vigilância online ou no mundo real.

Curso Online de Data Science e ML

Ter uma quantidade razoável de conhecimento teórico é louvável, mas implementá-los em código em um projeto de aprendizado de máquina em tempo real é uma coisa totalmente diferente. É possível obter resultados completamente diferentes e inesperados com base em vários problemas e conjuntos de dados.

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– Business Intelligence/Análise de Dados

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Tópicos que são cobertos

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Para quem é este Curso?

Engenheiros, profissionais de marketing e vendas, calouros, especialistas em domínio, profissionais de software e TI

Oportunidades de emprego

Analista de dados, cientista de dados, engenheiro de dados, analista de produto, engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de decisão

Elegibilidade Mínima

Você deve ter um diploma de bacharel com um mínimo de 50% ou notas de aprovação equivalentes. Nenhuma experiência de codificação necessária.

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Tópicos que são cobertos

Data Science Tool-Kit, Estatísticas e Análise de Dados Exploratórios, Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado Profundo, Aprendizado por Reforço e Projetos de Implantação e Capstone.

Para quem é este Curso?

Engenheiros, profissionais de marketing e vendas, calouros, especialistas em domínio, profissionais de software e TI

Oportunidades de emprego

Analista de dados, cientista de dados, engenheiro de dados, analista de produto, engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de decisão

Elegibilidade Mínima

Licenciatura com 50% ou notas de aprovação equivalentes. Mínimo de um ano de experiência de trabalho ou uma licenciatura em Matemática ou Estatística.

Conclusão

Após anos de pesquisa de alguns dos principais especialistas, os Projetos de Detecção de Objetos não são mais uma visão, mas uma realidade. O futuro dos Projetos de Detecção de Objetos e das Ideias de Projetos de Detecção de Objetos está além de nossas expectativas. O escopo da tecnologia está crescendo com o tempo, e com ela está a necessidade de especialistas. Tudo o que você precisa são as qualificações e habilidades certas para que todos conheçam a experiência do mundo real e estejam prontos para o trabalho.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre aprendizado de máquina, confira o PG Diploma in Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 450 horas de treinamento rigoroso, mais de 30 estudos de caso e atribuições, IIIT- B Status de ex-aluno, mais de 5 projetos práticos práticos e assistência de trabalho com as principais empresas.