Актуальные идеи и темы проектов по обнаружению объектов в 2022 году [для новичков и опытных]

Обнаружение объектов — это метод компьютерного зрения, предназначенный для наблюдения за идентификацией и расположением объектов определенных классов на изображении. Интерпретировать локализацию объекта можно различными способами, включая создание ограничивающей рамки вокруг объекта или маркировку каждого пикселя на изображении, содержащем объект (также известное как сегментация).

В настоящей статье мы рассмотрим следующие темы:

• Проекты обнаружения объектов
• Преимущества и недостатки проектов обнаружения объектов:
• Онлайн-курс по Data Science и ML:
• Заключение

Изучите курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Проекты по обнаружению объектов

Ниже приведены пять идей проекта обнаружения объектов с открытым исходным кодом, которые помогут улучшить ваши способности в области компьютерного зрения и обработки изображений:

1. ИмиджИИ

ImageAI разработан и поддерживается братьями Олафенва. Это проект DeepQuestAI, который представляет собой библиотеку Python с открытым исходным кодом, используемую для создания приложений и систем с автономными возможностями глубокого обучения и компьютерного зрения с использованием современных алгоритмов машинного обучения. Он разрабатывается с использованием фреймворков Python, OpenCV, Keras и TensorFlow.

Он использует RetinaNet, YOLOv3 и TinyYOLOv3, обученные на наборе данных COCO для обнаружения объектов, обнаружения видеообъектов и отслеживания объектов. Он также поддерживает прогнозы изображений с использованием четырех различных алгоритмов машинного обучения, обученных на наборе данных ImageNet-1000.

ImageAI также позволяет обучать пользовательские модели для проектов по обнаружению объектов и распознаванию объектов в ваших статьях, используя собственный набор данных объектов.

2. Баскетбольный анализ ИИ

AI Basketball Analysis — это веб-приложение и API на базе искусственного интеллекта (ИИ), которые анализируют баскетбольные броски и позы при броске, основанные на концепции обнаружения объектов.

Этот проект имеет три основные функции: анализ выстрела, обнаружение выстрела и API обнаружения.

Он реализует этот проект обнаружения объектов на Python с использованием библиотеки с открытым исходным кодом OpenPose. Проект построен с использованием концепции трансферного обучения, а базовая модель, используемая для обучения, — это Faster-RCNN, которая уже предварительно обучена на весах набора данных COCO.

3. АВОД

Агрегированное представление об обнаружении объектов — это проект, разработанный для обнаружения 3D-объектов для автономных беспилотных автомобилей, построенный на основе Python, OpenCV и Tensorflow.

Набор данных для обнаружения 3D-объектов обучается на наборе данных Kitti Object Detection, и он сравнивает результаты с различными другими опубликованными методами для 3D-объекта Kitti и контрольными показателями BCV. Набор данных Kitti включает в себя изображения восьми различных классов, а именно: автомобиль, фургон, грузовик, пешеход, сидящий человек, велосипедист, трамвай, разное и DontCare.

4. Обнаженная сеть

NudeNet — это бесплатный проект нейронных сетей с открытым исходным кодом, используемый для обнаружения и классификации наготы в изображении или видеопотоке и выборочной цензуры.

Проект построен на Python и Keras. Самостоятельно размещаемый API-сервис и модуль Python доступны для непосредственной реализации проекта. Самая последняя версия Nudenet обучена на 160 000 изображений с автоматической маркировкой с точностью 93%.

Здесь можно загрузить фото/видео и классифицировать их как:

• Безопасно — изображение/видео не сексуального характера.
• Небезопасно — изображение или видео сексуального характера.

5. Подсчет транспортных средств

Подсчет транспортных средств — это проект с открытым исходным кодом, который сосредоточен на обнаружении, отслеживании и подсчете транспортных средств. Этот проект обнаружения объектов также предоставляет прогнозы скорости, цвета, размера и направления транспортного средства в режиме реального времени с использованием API обнаружения объектов TensorFlow.

При реализации этого проекта используются TensorFlow, OpenCV и python, а для обнаружения транспортных средств используется модель SSD с мобильной сетью. В настоящее время этот проект может классифицировать пять транспортных средств: автобус, автомобиль, велосипед, грузовик и мотоцикл.

Преимущества и недостатки проектов обнаружения объектов

Преимущества

1. Повышение точности

Существенным преимуществом проектов обнаружения объектов является то, что они более точны, чем человеческое зрение. Человеческий мозг настолько поразителен, что может создавать изображения, опираясь лишь на пару фрагментов данных. Но иногда это также может помешать нам увидеть то, что есть на самом деле. Полная картина не всегда точна, потому что человеческий мозг делает предположения.

Проекты обнаружения объектов реагируют на изображения, основываясь только на представленных данных, а не только на их фрагментах, как человеческий мозг. Хотя он может делать предположения на основе шаблонов, он не имеет недостатка человеческого мозга, склонного делать поспешные выводы, которые могут быть неточными.

Обнаружение объектов также работает на уровне пикселей, которые человеческий мозг не может обработать. Это позволяет проектам по обнаружению объектов давать более точные результаты.

2. Добейтесь более быстрых результатов

Человеческий мозг работает быстро и эффективно, но компьютеры лучше справляются с многозадачностью, что позволяет проектам по обнаружению объектов быстрее давать результаты для некоторых приложений. Проекты обнаружения объектов могут выполнять определенные задачи в течение продолжительных периодов времени.

Использование проектов обнаружения объектов для завершения проектов не только дает результаты в кратчайшие сроки, но и высвобождает драгоценное время, чтобы сосредоточиться на задачах более высокого уровня, которые действительно требуют человеческого познания. Например, в медицинских учреждениях использование проектов обнаружения объектов для обработки рентгеновских изображений позволяет ускорить диагностику, что потенциально приводит к быстрому оказанию помощи в критические моменты.

3. Сокращение затрат

После того, как проект обнаружения объектов был обучен, он может повторять те же задачи с минимальными затратами и даже продолжает учиться при этом. Это экономит бесконечные долгие часы ручного труда и связанных с ним расходов.

Независимо от того, распределяются ли ресурсы, сэкономленные с помощью проектов обнаружения объектов, на людей, выполняющих задачи более высокого уровня, или на другие расходы, связанные с развитием бизнеса, эта технология помогает сэкономить деньги.

4. Обеспечьте беспристрастные результаты

Когда проекты обнаружения объектов смотрят на изображение с определенной целью, они не учитывают никакую информацию, не связанную с этой целью. Это уменьшает предвзятость, которую люди могут внести в процесс намеренно или непреднамеренно.

5. Предложите уникальный клиентский опыт

Проекты обнаружения объектов использовались для улучшения качества обслуживания клиентов как в Интернете, так и в розничных магазинах. Обнаружение объектов может идентифицировать продукты или бренды, которые человек, скорее всего, купит через онлайн-платформы, на основе изображений в профилях социальных сетей. В продуктовых магазинах Amazon Go использовала проекты по обнаружению объектов, чтобы революционизировать покупательский опыт, обнаруживая товары в тележках по мере того, как люди продвигаются вперед в очереди, и автоматически взимая с них плату, устраняя длинные очереди на кассе.

Недостатки

Одним из наиболее противоречивых аспектов проектов по обнаружению объектов является возможность вторжения в частную жизнь. Программное обеспечение для распознавания лиц является особенно спорным вопросом, особенно для людей, обеспокоенных вторжением в частную жизнь посредством наблюдения в Интернете или в реальном мире.

Онлайн-курс по науке о данных и машинному обучению

Наличие приличного количества теоретических знаний похвально, но реализовать их в коде в проекте машинного обучения в реальном времени — это совсем другое. Можно получить совершенно разные и неожиданные результаты на основе различных задач и наборов данных.

upGrad предлагает два соответствующих онлайн-курса, в том числе:

1. Сертификация по науке о данных — программа Executive PG по науке о данных

Это онлайн-курс, который поможет вам освоить прогнозную аналитику с использованием Python, машинного обучения, визуализации данных, больших данных и обработки естественного языка всего за 12 месяцев!

Основные моменты курса:

• Помощь в трудоустройстве с ведущими фирмами
• NASSCOM подтвердил 1-й диплом PG
• Предназначен для работающих профессионалов
• Один на один с отраслевыми наставниками
• Бесплатный вариант EMI
• Статус выпускника ИИТ в Бангалоре
• 60+ отраслевых проектов
• 14+ инструментов и языков программирования
• Бесплатный учебный курс по программированию на Python
• upGrad 360° Career Support – ярмарки вакансий, пробные собеседования и т. д.
• Программа «Основные карьерные навыки»
• 6 уникальных специализаций на выбор:

– Универсальный специалист по науке о данных

- Глубокое обучение

- Обработка естественного языка

– Бизнес-аналитика/аналитика данных

– Бизнес-аналитика

– Инжиниринг данных

Темы, которые рассматриваются

Предиктивная аналитика с использованием Python, машинного обучения, визуализации данных, больших данных и обработки естественного языка

Для кого этот курс?

Инженеры, специалисты по маркетингу и продажам, новички, эксперты в предметной области, специалисты по программному обеспечению и ИТ

Предложения работы

Аналитик данных, специалист по данным, инженер данных, аналитик продуктов, инженер по машинному обучению и специалист по принятию решений

Минимальное право

Вы должны иметь степень бакалавра с минимум 50% или эквивалентными проходными баллами. Опыт кодирования не требуется.

2. Программа Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта с IIIT Bangalore

Это онлайн-курс, который поможет вам освоить набор инструментов для науки о данных, статистику и исследовательский анализ данных, машинное обучение, обработку естественного языка, глубокое обучение, обучение с подкреплением, а также проекты по развертыванию и завершению проекта всего за 12 месяцев!

Основные моменты курса:

• Помощь в размещении
• Живые уроки кодирования и семинары по созданию профиля
• Предназначен для работающих профессионалов
• 25+ менторских сессий от экспертов отрасли
• Бесплатный вариант EMI
• Диплом PG от IIIT Bangalore и статус выпускника
• 30+ кейсов и заданий
• 10 практических проектов Capstone
• 450+ часов обучения
• upGrad 360° Career Support – ярмарки вакансий, пробные собеседования и т. д.

Темы, которые рассматриваются

Набор инструментов для науки о данных, статистика и исследовательская аналитика данных, машинное обучение, обработка естественного языка, глубокое обучение, обучение с подкреплением, а также проекты развертывания и завершения.

Для кого этот курс?

Инженеры, специалисты по маркетингу и продажам, новички, эксперты в предметной области, специалисты по программному обеспечению и ИТ

Предложения работы

Аналитик данных, специалист по данным, инженер данных, аналитик продуктов, инженер по машинному обучению и специалист по принятию решений

Минимальное право

Степень бакалавра с 50% или эквивалентным проходным баллом. Минимум один год опыта работы или степень в области математики или статистики.

Заключение

После нескольких лет исследований, проводимых ведущими экспертами, проекты по обнаружению объектов перестали быть мечтой, а стали реальностью. Будущее проектов обнаружения объектов и идей проектов обнаружения объектов превосходит все наши ожидания. Сфера применения технологий со временем растет, а вместе с ней и потребность в специалистах. Все, что вам нужно, это правильная квалификация и навыки, чтобы познакомить вас с реальным опытом и подготовить вас к работе.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, 5+ практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.