Idei și subiecte în tendințe pentru proiecte de detectare a obiectelor în 2022 [Pentru cei proaspăt și cu experiență]

Detectarea obiectelor este o tehnică de viziune computerizată concepută pentru a supraveghea identificarea și localizarea unui obiect din clase specifice în imagine. Interpretarea localizării obiectului se poate face în diferite moduri, inclusiv crearea unei casete de delimitare în jurul obiectului sau marcarea fiecărui pixel din imagine care conține obiectul (cunoscut și ca segmentare).

În acest articol, vom acoperi următoarele subiecte:

• Proiecte de detectare a obiectelor
• Avantajele și dezavantajele proiectelor de detectare a obiectelor:
• Curs online despre Data Science și ML:
• Concluzie

Învață cursul ML de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Proiecte de detectare a obiectelor

Mai jos sunt cinci idei de proiecte open-source de detectare a obiectelor pentru a vă îmbunătăți abilitățile în viziunea computerizată și procesarea imaginilor:

1. ImageAI

ImageAI este dezvoltat și întreținut de frații Olafenwa. Este un proiect DeepQuestAI care este o bibliotecă python open-source folosită pentru a construi aplicații și sisteme cu capabilități autonome de Deep Learning și Computer Vision prin utilizarea algoritmilor de învățare automată de ultimă generație. Se dezvoltă folosind cadrele Python, OpenCV, Keras și TensorFlow.

Utilizează RetinaNet, YOLOv3 și TinyYOLOv3 instruiți pe setul de date COCO pentru detectarea obiectelor, detectarea obiectelor video și urmărirea obiectelor. De asemenea, susține predicțiile de imagine folosind patru algoritmi diferiți de învățare automată antrenați pe setul de date ImageNet-1000.

ImageAI, de asemenea, vă puteți antrena modele personalizate pentru proiectele de detectare a obiectelor și recunoașterea obiectelor articolelor dvs. folosind setul de date personalizat.

2. Analiza AI baschet

AI Basketball Analysis este o aplicație web și API bazată pe inteligență artificială (AI) care analizează loviturile de baschet și poziția de tragere construite pe baza conceptului de detectare a obiectelor.

Acest proiect are trei caracteristici principale: analiza împușcăturii, detectarea împușturilor și API-ul de detectare.

Implementează acest proiect de detectare a obiectelor în Python folosind biblioteca open-source OpenPose. Proiectul este construit folosind conceptul de învățare prin transfer, iar modelul de bază utilizat pentru antrenament este Faster-RCNN, care este deja pre-antrenat pe ponderile setului de date COCO.

3. AVOD

O vizualizare agregată a detectării obiectelor este un proiect conceput pentru detectarea obiectelor 3D pentru mașini autonome cu conducere autonomă construite pe Python, OpenCV și Tensorflow.

Setul de date pentru detectarea obiectelor 3D este antrenat pe Kitti Object Detection Dataset și a comparat rezultatele cu diverse alte metode publicate pe obiectul Kitti 3D și Benchmarks BCV. Setul de date Kitti încorporează imagini din opt clase distincte, mai precis: Mașină, Van, Camion, Pieton, Persoană care stă, Ciclist, Tramvai, Diverse și DontCare.

4. NudeNet

NudeNet este un proiect gratuit și open-source de rețele neuronale, folosit pentru a detecta și clasifica nuditatea într-un flux de imagini sau video și cenzură selectivă.

Proiectul este construit în Python și Keras. Un serviciu API găzduitor și un modul Python sunt accesibile pentru implementarea imediată a proiectului. Cea mai recentă versiune de Nudenet este instruită pe 160.000 de imagini auto-etichetate cu o precizie de 93%.

Aici, se poate încărca o fotografie/video și să le clasifice astfel:

• Sigur – imaginea/videoclipul nu este explicit din punct de vedere sexual.
• Nesigur – imaginea/videoclipul este explicit din punct de vedere sexual.

5. Numărarea vehiculelor

Vehicle Counting este un proiect open-source care se concentrează pe detectarea, urmărirea și numărarea vehiculelor. Acest proiect de detectare a obiectelor oferă, de asemenea, predicții pentru viteza, culoarea, dimensiunea și direcția vehiculului în timp real, folosind API-ul TensorFlow Object Detection.

Implementarea acestui proiect folosește TensorFlow, OpenCV și python, iar modelul utilizat pentru detectarea vehiculelor este SSD cu mobilenet. În prezent, acest proiect poate clasifica cinci vehicule: autobuz, mașină, bicicletă, camion și motocicletă.

Avantajele și dezavantajele proiectelor de detectare a obiectelor

Avantajele

1. Îmbunătățiți acuratețea

Cel mai semnificativ avantaj al proiectelor de detectare a obiectelor este că este mai precisă decât viziunea umană. Creierul uman este uluitor, atât de mult încât poate termina imaginile în funcție de doar câteva fragmente de date. Dar uneori ne poate împiedica să vedem ce este de fapt acolo. Imaginea completă nu este întotdeauna exactă, deoarece creierul uman face presupuneri.

Proiectele de detectare a obiectelor reacționează la imagini pe baza doar a datelor prezentate și nu doar a fragmentelor din acestea precum creierul uman. Deși poate face presupuneri bazate pe tipare, nu are dezavantajul tendinței creierului uman de a ajunge la concluzii care ar putea să nu fie exacte.

Detectarea obiectelor operează și la nivelul pixelilor la care creierul uman nu poate procesa. Acest lucru permite proiectelor de detectare a obiectelor să ofere rezultate mai precise.

2. Oferiți rezultate mai rapide

Creierul uman funcționează rapid și eficient, dar computerele sunt mai bune la multitasking, ceea ce permite proiectelor de detectare a obiectelor să ofere rezultate mai rapide pentru unele aplicații. Proiectele de detectare a obiectelor pot îndeplini sarcini specifice pentru perioade prelungite.

Utilizarea proiectelor de detectare a obiectelor pentru a finaliza proiecte nu numai că oferă rezultate într-o fracțiune din timp, dar eliberează și timp prețios pentru a vă concentra pe sarcini de nivel superior care necesită cu adevărat cunoaștere umană. De exemplu, într-un cadru medical, utilizarea proiectelor de detectare a obiectelor pentru a procesa imagini cu raze X permite o diagnosticare mai rapidă, ceea ce poate duce la livrarea rapidă a îngrijirilor în momente critice.

3. Reduceți costurile

După ce un proiect de detectare a obiectelor a fost antrenat, poate repeta aceleași sarcini cu costuri minime și chiar continuă să învețe în timp ce face asta. Acest lucru economisește nesfârșite ore lungi de muncă manuală și cheltuielile aferente.

Indiferent dacă resursele economisite prin utilizarea proiectelor de detectare a obiectelor sunt alocate persoanelor care îndeplinesc sarcini de nivel superior sau alte cheltuieli legate de dezvoltarea unei afaceri, această tehnologie ajută la economisirea de bani.

4. Oferiți rezultate imparțial

Atunci când proiectele de detectare a obiectelor privesc o imagine cu un anumit scop, aceasta nu ia în considerare nicio informație care nu are legătură cu acel obiectiv. Acest lucru diminuează părtinirea pe care oamenii o pot introduce într-un proces, fie intenționat, fie neintenționat.

5. Oferiți o experiență unică pentru clienți

Proiectele de detectare a obiectelor au fost folosite pentru a îmbunătăți experiența clienților atât online, cât și în magazinele de vânzare cu amănuntul. Detectarea obiectelor poate identifica produse sau mărci pe care un individ este cel mai probabil să le cumpere prin intermediul platformelor online, pe baza imaginilor din profilurile rețelelor sociale. În magazinele alimentare, Amazon Go a folosit proiecte de detectare a obiectelor pentru a revoluționa experiența de cumpărături prin detectarea articolelor din cărucioare pe măsură ce oamenii avansează pe linie și le încarcă automat, eliminând rândurile lungi de plată.

Dezavantajele

Unul dintre cele mai controversate aspecte ale proiectelor de detectare a obiectelor este potențialul de invazie a vieții private. Software-ul de recunoaștere facială este în special o problemă controversată, în special pentru persoanele preocupate de invadarea vieții private prin supraveghere online sau în lumea reală.

Curs online despre Data Science și ML

Este lăudabil să ai o cantitate decentă de cunoștințe teoretice, dar implementarea lor în cod într-un proiect de învățare automată în timp real este un lucru complet diferit. Este posibil să obțineți rezultate complet diferite și neașteptate pe baza diferitelor probleme și seturi de date.

upGrad oferă două cursuri online relevante, inclusiv:

1. Certificare Data Science – Program Executive PG în Data Science

Este un curs online care vă va ajuta să stăpâniți analiza predictivă folosind Python, învățarea automată, vizualizarea datelor, big data și procesarea limbajului natural în doar 12 luni!

Principalele aspecte ale cursului:

• Asistență pentru locuri de muncă cu firme de top
• Diploma I PG validată NASSCOM
• Conceput pentru profesioniștii care lucrează
• Unu-la-unu cu mentori din industrie
• Opțiune EMI fără costuri
• Statutul de absolvent al IIT Bangalore
• Peste 60 de proiecte industriale
• Peste 14 instrumente și limbaje de programare
• Bootcamp de programare Python gratuit
• UpGrad 360° Career Support – târguri de locuri de muncă, simulate de interviuri etc.
• Programul de competențe soft esențiale pentru carieră
• 6 specializări unice din care să alegi:

– Generalist în știința datelor

- Invatare profunda

– Procesarea limbajului natural

– Business Intelligence/ Data Analytics

– Business Analytics

– Ingineria datelor

Subiecte care sunt acoperite

Analiza predictivă folosind Python, Machine Learning, Vizualizarea datelor, Big Data și Procesarea limbajului natural

Pentru cine este acest curs?

Ingineri, profesioniști în marketing și vânzări, înaintași, experți în domeniu, profesioniști în software și IT

Oportunități de angajare

Analist de date, om de știință de date, inginer de date, analist de produs, inginer de învățare automată și om de știință pentru decizii

Eligibilitate minima

Trebuie să aveți o diplomă de licență cu minim 50% sau note de trecere echivalente. Nu este necesară experiența de codare.

2. Program Executive PG în învățare automată și inteligență artificială cu IIIT Bangalore

Este un curs online care vă va ajuta să stăpâniți Kitul de instrumente pentru știința datelor, Statistica și analiza exploratorie a datelor, Învățarea automată, Procesarea limbajului natural, Învățarea profundă, Învățarea prin consolidare și Proiectele de implementare și Capstone în doar 12 luni!

Principalele aspecte ale cursului:

• Asistență pentru plasare
• Cursuri de codare live și ateliere de creare a profilului
• Conceput pentru profesioniștii care lucrează
• Peste 25 de sesiuni de mentorat de la experți din industrie
• Opțiune EMI fără costuri
• Diploma PG de la IIIT Bangalore și statutul de absolvenți
• Peste 30 de studii de caz și sarcini
• 10 proiecte practice practice
• Peste 450 de ore de învățare
• UpGrad 360° Career Support – târguri de locuri de muncă, simulate de interviuri etc.

Subiecte care sunt acoperite

Kit de instrumente pentru știința datelor, statistici și analize de date exploratorii, învățare automată, procesare a limbajului natural, învățare profundă, învățare prin consolidare și proiecte de implementare și capstone.

Pentru cine este acest curs?

Ingineri, profesioniști în marketing și vânzări, înaintași, experți în domeniu, profesioniști în software și IT

Oportunități de angajare

Analist de date, om de știință de date, inginer de date, analist de produs, inginer de învățare automată și om de știință pentru decizii

Eligibilitate minima

Licență cu 50% sau note de trecere echivalente. Minim un an de experiență în muncă sau o diplomă în matematică sau statistică.

Concluzie

După ani de cercetare a unor experți de top, proiectele de detectare a obiectelor nu mai sunt o viziune, ci o realitate. Viitorul proiectelor de detectare a obiectelor și ideilor de proiecte de detectare a obiectelor este peste așteptările noastre. Domeniul de aplicare al tehnologiei este în plină expansiune odată cu trecerea timpului și, odată cu acesta, este și nevoia de experți. Tot ce aveți nevoie sunt calificările și abilitățile potrivite pentru a vă face pe toți să vă familiarizați cu experiența din lumea reală și să vă pregătiți pentru muncă.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.