แนวคิดและหัวข้อของโครงการตรวจจับวัตถุที่กำลังมาแรงในปี 2022 [สำหรับมือใหม่และผู้มีประสบการณ์]

การตรวจจับวัตถุเป็นเทคนิคการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อดูแลการระบุและตำแหน่งของวัตถุของคลาสเฉพาะในภาพ การแปลความหมายของการแปลวัตถุสามารถทำได้หลายวิธี รวมถึงการสร้างกรอบล้อมรอบวัตถุหรือการทำเครื่องหมายทุกพิกเซลในรูปภาพที่มีวัตถุนั้นอยู่ (เรียกอีกอย่างว่าการแบ่งส่วน)

ในบทความปัจจุบัน เราจะกล่าวถึงหัวข้อต่อไปนี้:

• โครงการตรวจจับวัตถุ
• ข้อดีและข้อเสียของโครงการตรวจจับวัตถุ:
• หลักสูตรออนไลน์เกี่ยวกับ Data Science และ ML:
• บทสรุป

เรียนรู้ หลักสูตร ML จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

โครงการตรวจจับวัตถุ

ด้านล่างนี้คือแนวคิดโครงการตรวจจับวัตถุโอเพนซอร์ซห้าแนวคิดเพื่อปรับปรุงความสามารถของคุณในการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาพ:

1. ImageAI

ImageAI ได้รับการพัฒนาและดูแลโดยพี่น้อง Olafenwa เป็นโปรเจ็กต์ DeepQuestAI ที่เป็นโอเพ่นซอร์ส python library ที่ใช้ในการสร้างแอพพลิเคชั่นและระบบที่มีความสามารถ Deep Learning และ Computer Vision ในตัว โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ล้ำสมัย กำลังพัฒนาโดยใช้เฟรมเวิร์ก Python, OpenCV, Keras และ TensorFlow

ใช้ RetinaNet, YOLOv3 และ TinyYOLOv3 ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูล COCO สำหรับการตรวจจับวัตถุ การตรวจจับวัตถุวิดีโอ และการติดตามวัตถุ นอกจากนี้ยังสนับสนุนการคาดคะเนภาพโดยใช้อัลกอริธึม Machine Learning สี่แบบที่ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูล ImageNet-1000

ImageAI ยังให้คุณฝึกโมเดลแบบกำหนดเองสำหรับโครงการตรวจจับวัตถุและการรับรู้วัตถุของบทความของคุณโดยใช้ชุดข้อมูลออบเจ็กต์ที่คุณกำหนดเอง

2. การวิเคราะห์บาสเก็ตบอล AI

AI Basketball Analysis เป็นเว็บแอปและ API ที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่วิเคราะห์ช็อตบาสเก็ตบอลและท่าถ่ายภาพที่สร้างขึ้นจากแนวคิดการตรวจจับวัตถุ

โปรเจ็กต์นี้มีฟีเจอร์หลักสามประการ: การตรวจจับช็อตการวิเคราะห์ช็อต และ API การตรวจจับ

ใช้โปรเจ็กต์การตรวจจับวัตถุนี้ใน Python โดยใช้ไลบรารีโอเพ่นซอร์ส OpenPose โปรเจ็กต์นี้สร้างขึ้นโดยใช้แนวคิดของการถ่ายโอนการเรียนรู้ และโมเดลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรมคือ Faster-RCNN ซึ่งได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับน้ำหนักชุดข้อมูล COCO แล้ว

3. AVOD

มุมมองโดยรวมของการตรวจจับวัตถุเป็นโครงการที่ออกแบบมาสำหรับการตรวจจับวัตถุ 3 มิติสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองโดยอัตโนมัติซึ่งสร้างขึ้นจาก Python, OpenCV และ Tensorflow

ชุดข้อมูลสำหรับการตรวจจับวัตถุ 3 มิติได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลการตรวจจับวัตถุ Kitti และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับวิธีการอื่นๆ ที่เผยแพร่บนวัตถุ Kitti 3D และเกณฑ์มาตรฐาน BCV ชุดข้อมูล Kitti รวมรูปภาพของคลาสที่แตกต่างกัน 8 คลาส โดยจะเจาะจง: รถยนต์ รถตู้ รถบรรทุก คนเดินเท้า คนนั่ง คนขี่จักรยาน รถราง เบ็ดเตล็ด และ DontCare

4. NudeNet

NudeNet เป็นโปรเจ็กต์โครงข่ายประสาทโอเพ่นซอร์สฟรีที่ใช้ตรวจจับและจัดประเภทภาพเปลือยในสตรีมรูปภาพหรือวิดีโอและการเซ็นเซอร์แบบเลือก

โครงการนี้สร้างขึ้นใน Python และ Keras บริการ API ที่โฮสต์ได้ด้วยตนเองและโมดูล Python สามารถเข้าถึงได้สำหรับการดำเนินโครงการทันที Nudenet เวอร์ชันล่าสุดได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับภาพที่ติดป้ายกำกับอัตโนมัติ 160,000 ภาพโดยมีความแม่นยำ 93%

ที่นี่ คุณสามารถอัปโหลดรูปภาพ/วิดีโอและจัดประเภทเป็น:

• ปลอดภัย — รูปภาพ/วิดีโอไม่มีความชัดเจนทางเพศ
• ไม่ปลอดภัย — รูปภาพ/วิดีโอมีความโจ่งแจ้งทางเพศ

5. การนับยานพาหนะ

การนับยานพาหนะเป็นโครงการโอเพนซอร์ซที่เน้นการตรวจจับ การติดตาม และการนับยานพาหนะ โปรเจ็กต์การตรวจจับวัตถุนี้ยังให้การคาดการณ์ความเร็ว สี ขนาด และทิศทางของยานพาหนะแบบเรียลไทม์โดยใช้ API การตรวจจับวัตถุ TensorFlow

การนำโปรเจ็กต์นี้ไปใช้จะใช้ TensorFlow, OpenCV และ python และโมเดลที่ใช้สำหรับการตรวจจับยานพาหนะคือ SSD ที่มี mobilenet ปัจจุบัน โครงการนี้สามารถจำแนกยานพาหนะได้ห้าประเภท: รถโดยสารประจำทาง รถยนต์ จักรยาน รถบรรทุก และรถจักรยานยนต์

ข้อดีและข้อเสียของโครงการตรวจจับวัตถุ

ข้อดี

1. ปรับปรุงความแม่นยำ

ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของโครงการตรวจจับวัตถุคือแม่นยำกว่าการมองเห็นของมนุษย์ สมองของมนุษย์นั้นน่าทึ่งมาก มากเสียจนสามารถถ่ายภาพให้เสร็จได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลเพียงสองสามตัวอย่าง แต่บางครั้งมันก็ทำให้เรามองไม่เห็นสิ่งที่อยู่จริงด้วย ภาพที่สมบูรณ์อาจไม่แม่นยำเสมอไป เพราะสมองของมนุษย์ทำการคาดเดา

โปรเจ็กต์การตรวจจับวัตถุจะตอบสนองต่อภาพโดยอิงจากข้อมูลที่นำเสนอเท่านั้น ไม่ใช่แค่ตัวอย่างข้อมูลเหมือนสมองของมนุษย์ แม้ว่าจะสามารถตั้งสมมติฐานตามรูปแบบได้ แต่ก็ไม่ได้มีผลเสียต่อสมองของมนุษย์ที่มีแนวโน้มจะกระโดดไปสู่ข้อสรุปที่อาจไม่ถูกต้อง

การตรวจจับวัตถุยังทำงานในระดับพิกเซลที่สมองมนุษย์ไม่สามารถประมวลผลได้ ซึ่งช่วยให้โครงการตรวจจับวัตถุให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

2. ให้ผลลัพธ์ที่เร็วขึ้น

สมองของมนุษย์ทำงานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ แต่คอมพิวเตอร์สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ดีกว่า ซึ่งช่วยให้โครงการตรวจจับวัตถุให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้นสำหรับบางแอปพลิเคชัน โครงการตรวจจับวัตถุสามารถทำงานเฉพาะได้เป็นระยะเวลานาน

การใช้โปรเจ็กต์การตรวจจับอ็อบเจ็กต์เพื่อเสร็จสิ้นโปรเจ็กต์ไม่เพียงแต่ให้ผลลัพธ์ในเวลาเพียงเสี้ยววินาที แต่ยังช่วยเพิ่มเวลาอันมีค่าในการมุ่งเน้นไปที่งานระดับสูงที่ต้องใช้ความรู้ความเข้าใจของมนุษย์อย่างแท้จริง ตัวอย่างเช่น ในสถานพยาบาล การใช้โปรเจ็กต์การตรวจจับวัตถุในการประมวลผลภาพเอ็กซ์เรย์ช่วยให้วินิจฉัยได้เร็วขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่การดูแลที่รวดเร็วในช่วงเวลาวิกฤต

3. ลดต้นทุน

หลังจากที่โครงการตรวจจับวัตถุได้รับการฝึกอบรมแล้ว ก็สามารถทำงานเดิมซ้ำได้โดยใช้ต้นทุนที่ต่ำที่สุด และยังสามารถเรียนรู้ต่อไปในขณะที่ทำงานนั้นได้อีกด้วย วิธีนี้ช่วยประหยัดแรงงานที่ใช้แรงงานนานนับชั่วโมงและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องได้ไม่รู้จบ

ไม่ว่าทรัพยากรที่บันทึกไว้โดยใช้โครงการตรวจจับวัตถุจะถูกจัดสรรให้กับบุคคลที่ปฏิบัติงานระดับสูงหรือค่าใช้จ่ายอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการขยายธุรกิจ เทคโนโลยีนี้ช่วยประหยัดเงินได้

4. ให้ผลลัพธ์ที่เป็นกลาง

เมื่อโครงการตรวจจับวัตถุดูภาพที่มีเป้าหมายเฉพาะ จะไม่พิจารณาข้อมูลใดๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายนั้น สิ่งนี้ช่วยลดอคติที่มนุษย์อาจนำไปสู่กระบวนการไม่ว่าจะโดยตั้งใจหรือไม่ตั้งใจ

5. มอบประสบการณ์ลูกค้าที่ไม่เหมือนใคร

มีการใช้โปรเจ็กต์การตรวจจับวัตถุเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าทั้งทางออนไลน์และในร้านค้าปลีก การตรวจจับวัตถุสามารถระบุผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ที่บุคคลมักจะซื้อผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ตามรูปภาพในโปรไฟล์โซเชียลมีเดีย ในร้านขายของชำ Amazon Go ได้ใช้โปรเจ็กต์การตรวจจับวัตถุเพื่อปฏิวัติประสบการณ์การช็อปปิ้งโดยการตรวจจับสินค้าในรถเข็นขณะที่ผู้คนก้าวไปข้างหน้าในแถวและเรียกเก็บเงินโดยอัตโนมัติ ขจัดการรอคิวชำระเงินที่ยาวเหยียด

ข้อเสีย

แง่มุมที่ขัดแย้งกันมากที่สุดอย่างหนึ่งของโครงการตรวจจับวัตถุคือศักยภาพในการบุกรุกความเป็นส่วนตัว ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าเป็นปัญหาที่ถกเถียงกันโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบุคคลที่กังวลเกี่ยวกับการบุกรุกความเป็นส่วนตัวผ่านการเฝ้าระวังทางออนไลน์หรือในโลกจริง

หลักสูตรออนไลน์ด้าน Data Science และ ML

การมีความรู้เชิงทฤษฎีในปริมาณที่เหมาะสมนั้นเป็นสิ่งที่น่ายกย่อง แต่การนำไปใช้ในโค้ดในโครงการการเรียนรู้ของเครื่องแบบเรียลไทม์นั้นแตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง เป็นไปได้ที่จะได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงและคาดไม่ถึงโดยพิจารณาจากปัญหาและชุดข้อมูลต่างๆ

upGrad มีหลักสูตรออนไลน์ที่เกี่ยวข้องสองหลักสูตร ได้แก่:

1. Data Science Certification – Executive PG Program in Data Science

เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่จะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยใช้ Python, แมชชีนเลิร์นนิง, การสร้างภาพข้อมูล, บิ๊กดาต้า และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในเวลาเพียง 12 เดือน!

ไฮไลท์สำคัญของหลักสูตร:

• ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ
• NASSCOM ได้รับการตรวจสอบ 1st PG Diploma
• ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน
• ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาอุตสาหกรรม
• ไม่มีค่าใช้จ่ายตัวเลือก EMI
• สถานะศิษย์เก่า IIT บังกาลอร์
• 60+ โครงการอุตสาหกรรม
• 14+ เครื่องมือการเขียนโปรแกรมและภาษา
• Bootcamp การเขียนโปรแกรม Python ฟรี
• upGrad 360° Career Support – งานแสดงสินค้า การสัมภาษณ์จำลอง ฯลฯ
• หลักสูตร Soft Skills ที่จำเป็นสำหรับอาชีพ
• 6 ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางให้เลือก:

– นักวิทยาศาตร์ข้อมูลทั่วไป

– การเรียนรู้เชิงลึก

– การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

– ระบบธุรกิจอัจฉริยะ/ การวิเคราะห์ข้อมูล

– การวิเคราะห์ธุรกิจ

– วิศวกรรมข้อมูล

หัวข้อที่ครอบคลุม

การวิเคราะห์เชิงทำนายโดยใช้ Python, Machine Learning, Data Visualization, Big Data และ Natural Language Processing

คอร์สนี้เหมาะกับใคร?

วิศวกร ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและการขาย Freshers ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน ซอฟต์แวร์และผู้เชี่ยวชาญด้านไอที

โอกาสในการทำงาน

นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ

คุณสมบัติขั้นต่ำ

คุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีด้วยคะแนนขั้นต่ำ 50% หรือเทียบเท่า ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ด

2. โปรแกรม Executive PG ในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์กับ IIIT Bangalore

เป็นหลักสูตรออนไลน์ที่จะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญ Data Science Tool-Kit, สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจ, การเรียนรู้ของเครื่อง, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, การเรียนรู้เชิงลึก, การเรียนรู้การเสริมกำลัง และโครงการปรับใช้และ Capstone ในเวลาเพียง 12 เดือน!

ไฮไลท์สำคัญของหลักสูตร:

• ความช่วยเหลือด้านตำแหน่ง
• คลาสสอนเขียนโค้ดแบบสดและเวิร์กช็อปสร้างโปรไฟล์
• ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน
• 25+ เซสชันการให้คำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม
• ไม่มีค่าใช้จ่ายตัวเลือก EMI
• ประกาศนียบัตร PG จาก IIIT บังกาลอร์และสถานะศิษย์เก่า
• 30+ กรณีศึกษาและการมอบหมาย
• 10 โปรเจกต์ Capstone ที่ลงมือปฏิบัติจริง
• 450+ ชั่วโมงแห่งการเรียนรู้
• upGrad 360° Career Support – งานแสดงสินค้า การสัมภาษณ์จำลอง ฯลฯ

หัวข้อที่ครอบคลุม

ชุดเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติและการสำรวจข้อมูล การวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้การเสริมกำลัง และโครงการปรับใช้และ Capstone

คอร์สนี้เหมาะกับใคร?

วิศวกร ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและการขาย Freshers ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน ซอฟต์แวร์และผู้เชี่ยวชาญด้านไอที

โอกาสในการทำงาน

นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ

คุณสมบัติขั้นต่ำ

ป.ตรี มีคะแนนสอบผ่าน 50% หรือเทียบเท่า ประสบการณ์การทำงานอย่างน้อยหนึ่งปีหรือปริญญาคณิตศาสตร์หรือสถิติ

บทสรุป

หลังจากหลายปีของการวิจัยโดยผู้เชี่ยวชาญชั้นนำบางคน โครงการตรวจจับวัตถุไม่ใช่วิสัยทัศน์อีกต่อไป แต่เป็นความจริง อนาคตของโครงการตรวจจับวัตถุและแนวคิดโครงการตรวจจับวัตถุอยู่เหนือความคาดหมายของเรา ขอบเขตของเทคโนโลยีกำลังเฟื่องฟูตามกาลเวลา และด้วยความต้องการผู้เชี่ยวชาญ สิ่งที่คุณต้องมีคือคุณสมบัติและทักษะที่เหมาะสมที่จะทำให้คุณคุ้นเคยกับประสบการณ์จริงและเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับการทำงาน

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ