2022'de Trend Olan Nesne Algılama Projesi Fikirleri ve Konuları [Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin]

Nesne Algılama, görüntüdeki belirli sınıflardaki bir nesnenin tanımlanmasını ve konumunu denetlemek için tasarlanmış bir bilgisayarla görme tekniğidir. Nesne yerelleştirmesinin yorumlanması, nesnenin etrafında bir sınırlayıcı kutu oluşturma veya nesneyi içeren görüntüdeki her pikseli işaretleme (segmentasyon olarak da bilinir) dahil olmak üzere çeşitli şekillerde yapılabilir.

Bu makalede, aşağıdaki konuları ele alacağız:

• Nesne algılama projeleri
• Nesne algılama projelerinin avantajları ve dezavantajları:
• Veri Bilimi ve ML ile ilgili çevrimiçi kurs:
• Çözüm

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Nesne Algılama Projeleri

Aşağıda, bilgisayarla görme ve görüntü işleme becerilerinizi geliştirmek için beş açık kaynaklı nesne algılama projesi fikri bulunmaktadır:

1. Resim AI

ImageAI, Olafenwa kardeşler tarafından geliştirilir ve korunur. Son teknoloji Makine Öğrenimi Algoritmalarını kullanarak kendi kendine yeten Derin Öğrenme ve Bilgisayarla Görme yeteneklerine sahip uygulamalar ve sistemler oluşturmak için kullanılan açık kaynaklı bir python kitaplığı olan bir DeepQuestAI projesidir. Python, OpenCV, Keras ve TensorFlow çerçeveleri kullanılarak geliştirilmektedir.

Nesne algılama, video nesne algılama ve nesne izleme için COCO veri kümesinde eğitilmiş RetinaNet, YOLOv3 ve TinyYOLOv3'ü kullanır. Ayrıca ImageNet-1000 veri setinde eğitilmiş dört farklı Machine Learning algoritmasını kullanarak görüntü tahminlerini de destekler.

ImageAI ayrıca, özel nesne veri kümenizi kullanarak nesne algılama projeleri ve makalelerinizin nesne tanıması için özel modeller eğitirsiniz.

2. AI Basketbol Analizi

AI Basketbol Analizi, nesne algılama konsepti üzerine inşa edilmiş basketbol çekimlerini ve atış pozunu analiz eden bir Yapay Zeka (AI) destekli web uygulaması ve API'sidir.

Bu projenin başlıca üç özelliği vardır: atış analizi atış tespiti ve tespit API'si.

OpenPose açık kaynak kitaplığını kullanarak Python'da bu nesne algılama projesini uygular. Proje, aktarım öğrenimi kavramı kullanılarak oluşturulmuştur ve eğitim için kullanılan temel model, COCO veri kümesi ağırlıkları üzerinde önceden eğitilmiş olan Faster-RCNN'dir.

3. AVOD

Nesne algılamanın toplu görünümü, Python, OpenCV ve Tensorflow üzerine inşa edilmiş, otonom kendi kendine giden arabalar için 3D Nesne algılama için tasarlanmış bir projedir.

3B nesne algılama için veri kümesi Kitti Nesne Algılama Veri Kümesi üzerinde eğitilir ve sonuçları Kitti 3B nesnesi ve BCV Karşılaştırmaları üzerinde yayınlanmış diğer çeşitli yöntemlerle karşılaştırır. Kitti veri kümesi, spesifik olmak üzere sekiz farklı sınıfın görüntülerini içerir: Araba, Van, Kamyon, Yaya, Oturan Kişi, Bisikletçi, Tramvay, Çeşitli ve DontCare.

4. Çıplak Ağ

NudeNet, bir görüntü veya video akışındaki çıplaklığı tespit etmek ve sınıflandırmak ve seçici sansür uygulamak için kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir sinir ağları projesidir.

Proje Python ve Keras'ta inşa edilmiştir. Projenin hemen uygulanması için kendi kendine barındırılabilen bir API hizmetine ve bir Python modülüne erişilebilir. Nudenet'in en son sürümü, %93 doğrulukla 160.000 otomatik etiketli görüntü üzerinde eğitilmiştir.

Burada bir fotoğraf/video yükleyebilir ve bunları şu şekilde sınıflandırabilirsiniz:

• Güvenli — Resim/video müstehcen değildir.
• Güvenli değil — Resim/video müstehcendir.

5. Araç Sayma

Araç Sayma, araç tespiti, takibi ve sayımına odaklanan açık kaynaklı bir projedir. Bu nesne algılama projesi aynı zamanda TensorFlow Nesne Algılama API'sini kullanarak gerçek zamanlı olarak aracın hızı, rengi, boyutu ve yönü için tahminler sağlar.

Bu projeyi uygulamak için TensorFlow, OpenCV ve python kullanılır ve araç tespiti için kullanılan model mobilenet'li SSD'dir. Şu anda bu proje beş aracı sınıflandırabilir: Otobüs, Araba, Bisiklet, Kamyon ve Motosiklet.

Nesne Algılama Projelerinin Avantaj ve Dezavantajları

Avantajlar

1. Doğruluğu Artırın

Nesne algılama projelerinin en önemli avantajı, insan görüşünden daha doğru olmasıdır. İnsan beyni o kadar şaşırtıcı ki, sadece birkaç veri parçasına bağlı olarak resimleri bitirebilir. Ancak bazen orada gerçekte ne olduğunu görmemizi de engelleyebilir. Resmin tamamı her zaman doğru değildir çünkü insan beyni varsayımlarda bulunur.

Nesne algılama projeleri, insan beyni gibi yalnızca snippet'lere değil, yalnızca sunulan verilere dayanarak görüntülere tepki verir. Kalıplara dayalı varsayımlarda bulunabilmesine rağmen, insan beyninin doğru olmayabilecek sonuçlara sıçrama eğilimi dezavantajına sahip değildir.

Nesne algılama, insan beyninin işleyemediği piksel düzeyinde de çalışır. Bu, nesne algılama projelerinin daha doğru sonuçlar vermesini sağlar.

2. Daha Hızlı Sonuçlar Sunun

İnsan beyni hızlı ve verimli çalışır, ancak bilgisayarlar çoklu görevde daha iyidir, bu da nesne algılama projelerinin bazı uygulamalar için daha hızlı sonuçlar vermesine izin verir. Nesne algılama projeleri, uzun süreler boyunca belirli görevleri gerçekleştirebilir.

Projeleri bitirmek için nesne algılama projelerini kullanmak, yalnızca çok kısa sürede sonuç vermekle kalmaz, aynı zamanda gerçekten insan bilişi gerektiren daha yüksek seviyeli görevlere odaklanmak için değerli zamanı da serbest bırakır. Örneğin, bir sağlık hizmeti ortamında, X-ray görüntülerini işlemek için nesne algılama projelerini kullanmak, daha hızlı tanı sağlar ve bu da potansiyel olarak kritik zamanlarda daha hızlı bakım sağlanmasına yol açar.

3. Maliyetleri Azaltın

Bir nesne algılama projesi eğitildikten sonra aynı görevleri minimum maliyetle tekrarlayabilir ve bunu yaparken de öğrenmeye devam eder. Bu, sonsuz uzun saatler süren el emeğinden ve bununla ilgili masraflardan tasarruf sağlar.

Nesne algılama projeleri kullanılarak tasarruf edilen kaynakların daha üst düzey görevler yapan kişilere veya bir işi büyütmeyle ilgili diğer harcamalara tahsis edilip edilmediğine bakılmaksızın, bu teknoloji para tasarrufuna yardımcı olur.

4. Tarafsız Sonuçlar Sağlayın

Nesne algılama projeleri, belirli bir amaç için bir görüntüye baktığında, o hedefle ilgili olmayan hiçbir bilgiyi dikkate almaz. Bu, insanların kasıtlı veya kasıtsız olarak bir sürece getirebileceği önyargıyı azaltır.

5. Eşsiz Bir Müşteri Deneyimi Sunun

Hem çevrimiçi hem de perakende mağazalarında müşteri deneyimini geliştirmek için nesne algılama projeleri kullanılmıştır. Nesne algılama, sosyal medya profillerindeki resimlere dayalı olarak, bir bireyin çevrimiçi platformlar aracılığıyla satın alma olasılığı en yüksek olan ürünleri veya markaları belirleyebilir. Amazon Go, marketlerde, insanlar hatta ilerlerken ve otomatik olarak şarj ederken alışveriş arabalarındaki öğeleri algılayarak alışveriş deneyiminde devrim yaratmak için nesne algılama projelerini kullandı ve uzun ödeme kuyruklarını ortadan kaldırdı.

Dezavantajlar

Nesne algılama projelerinin en tartışmalı yönlerinden biri, mahremiyetin ihlali potansiyelidir. Yüz tanıma yazılımı, özellikle çevrimiçi veya gerçek dünyada gözetim yoluyla mahremiyet istilasından endişe duyan kişiler için özellikle tartışmalı bir konudur.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Üzerine Çevrimiçi Kurs

Yeterli miktarda teorik bilgiye sahip olmak övgüye değerdir, ancak bunları gerçek zamanlı bir makine öğrenimi projesinde kodda uygulamak tamamen farklı bir şeydir. Çeşitli problemlere ve veri setlerine dayanarak tamamen farklı ve beklenmedik sonuçlar elde etmek mümkündür.

upGrad, aşağıdakiler de dahil olmak üzere iki ilgili çevrimiçi kurs sunar:

1. Veri Bilimi Sertifikasyonu – Veri Biliminde Yönetici PG Programı

Python kullanarak tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi, veri görselleştirme, büyük veri ve doğal dil işleme konularında yalnızca 12 ayda uzmanlaşmanıza yardımcı olacak çevrimiçi bir kurstur !

Kursun önemli noktaları:

• En İyi Firmalarla İş Yardımı
• NASSCOM onaylı 1. PG Diploması
• Çalışan Profesyoneller için Tasarlandı
• Endüstri Mentorları ile Bire Bir
• Maliyetsiz EMI seçeneği
• HTE Bangalore mezun durumu
• 60+ Sanayi Projesi
• 14+ Programlama Araçları ve Dilleri
• Ücretsiz Python Programlama Eğitim Kampı
• upGrad 360° Kariyer Desteği – iş fuarları, deneme görüşmeleri vb.
• Kariyer Temel Sosyal Beceriler Programı
• Aralarından seçim yapabileceğiniz 6 Benzersiz Uzmanlık:

– Veri Bilimi Uzmanı

– Derin Öğrenme

– Doğal Dil İşleme

– İş Zekası/ Veri Analitiği

- İş analitiği

– Veri Mühendisliği

Kapsanan Konular

Python, Makine Öğrenimi, Veri Görselleştirme, Büyük Veri ve Doğal Dil İşleme ile Tahmine Dayalı Analitik

Bu Kurs Kimler İçindir?

Mühendisler, Pazarlama ve Satış Uzmanları, Yeni Mezunlar, Etki Alanı Uzmanları, Yazılım ve BT Uzmanları

İş fırsatları

Veri Analisti, Veri Bilimcisi, Veri Mühendisi, Ürün Analisti, Makine Öğrenimi Mühendisi ve Karar Bilimcisi

Minimum Uygunluk

En az %50 veya eşdeğeri geçme notu olan bir lisans derecesine sahip olmalısınız. Kodlama deneyimi gerekmez.

2. IIIT Bangalore ile Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Yönetici PG Programı

Veri Bilimi Araç Kiti, İstatistik ve Keşifsel Veri Analitiği, Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme, Derin Öğrenme, Takviye Öğrenimi ve Dağıtım ve Bitirme Projelerinde yalnızca 12 ayda uzmanlaşmanıza yardımcı olacak çevrimiçi bir kurstur !

Kursun önemli noktaları:

• Yerleştirme Yardımı
• Canlı Kodlama Dersleri ve Profil Oluşturma Atölyeleri
• Çalışan Profesyoneller için Tasarlandı
• Sektör Uzmanlarından 25+ Mentorluk Oturumu
• Maliyetsiz EMI seçeneği
• IIIT Bangalore ve Mezunlar Statüsünden PG Diploması
• 30'dan Fazla Vaka Çalışması ve Ödev
• 10 Pratik Uygulamalı Bitirme Projesi
• 450+ Saat Öğrenme
• upGrad 360° Kariyer Desteği – iş fuarları, deneme görüşmeleri vb.

Kapsanan Konular

Veri Bilimi Araç-Kiti, İstatistik ve Keşifsel Veri Analitiği, Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme, Derin Öğrenme, Takviyeli Öğrenme ve Dağıtım ve Bitirme Projeleri.

Bu Kurs Kimler İçindir?

Mühendisler, Pazarlama ve Satış Uzmanları, Yeni Mezunlar, Etki Alanı Uzmanları, Yazılım ve BT Uzmanları

İş fırsatları

Veri Analisti, Veri Bilimcisi, Veri Mühendisi, Ürün Analisti, Makine Öğrenimi Mühendisi ve Karar Bilimcisi

Minimum Uygunluk

%50 veya eşdeğeri geçme notu ile Lisans Derecesi. Matematik veya İstatistik alanında en az bir yıllık iş deneyimi veya derecesi.

Çözüm

Bazı üst düzey uzmanlar tarafından yıllarca süren araştırmalardan sonra, Nesne Algılama Projeleri artık bir vizyon değil, bir gerçektir. Nesne Algılama Projeleri ve Nesne Algılama Proje Fikirlerinin geleceği beklentilerimizin ötesinde. Teknolojinin kapsamı zamanla büyüyor ve bununla birlikte uzmanlara ihtiyaç duyuluyor. Tek ihtiyacınız olan, sizi gerçek dünya deneyimiyle tanıştırmak ve sizi işe hazır hale getirmek için doğru nitelikler ve becerilerdir.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.