2022 年趋势对象检测项目的想法和主题 [针对新手和有经验的]

对象检测是一种计算机视觉技术，旨在监督图像中特定类别对象的识别和位置。 可以通过多种方式解释对象定位，包括在对象周围创建边界框或标记包含对象的图像中的每个像素（也称为分割）。

在本文中，我们将介绍以下主题：

• 物体检测项目
• 物体检测项目的优缺点：
• 数据科学和机器学习在线课程：
• 结论

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对象检测项目

以下是五个开源对象检测项目想法，可提高您在计算机视觉和图像处理方面的能力：

1.ImageAI

ImageAI 由 Olafenwa 兄弟开发和维护。 这是一个 DeepQuestAI 项目，它是一个开源 python 库，用于通过使用最先进的机器学习算法来构建具有自包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。 它正在使用 Python、OpenCV、Keras 和 TensorFlow 框架进行开发。

它利用在 COCO 数据集上训练的 RetinaNet、YOLOv3 和 TinyYOLOv3 进行对象检测、视频对象检测和对象跟踪。 它还使用在 ImageNet-1000 数据集上训练的四种不同机器学习算法来支持图像预测。

ImageAI 还可以让您使用自定义对象数据集为对象检测项目和文章对象识别训练自定义模型。

2.人工智能篮球分析

AI 篮球分析是一个人工智能 (AI) 支持的网络应用程序和 API，它基于对象检测的概念分析篮球投篮和投篮姿势。

该项目具有三个主要功能：镜头分析镜头检测和检测API。

它使用开源库 OpenPose 在 Python 中实现了这个对象检测项目。 该项目是使用迁移学习的概念构建的，用于训练的基础模型是 Faster-RCNN，它已经在 COCO 数据集权重上进行了预训练。

3. AVOD

对象检测的聚合视图是一个专为自动驾驶汽车的 3D 对象检测而设计的项目，构建在 Python、OpenCV 和 Tensorflow 之上。

3D 对象检测数据集在 Kitti 对象检测数据集上进行训练，并将结果与​​ Kitti 3D 对象和 BCV 基准上的各种其他已发布方法进行了比较。 Kitti 数据集包含八个不同类别的图像，具体而言：汽车、货车、卡车、行人、坐着的人、骑自行车的人、电车、杂项和 DontCare。

4.裸体网

NudeNet 是一个免费的开源神经网络项目，用于检测和分类图像或视频流中的裸露以及选择性审查。

该项目是用 Python 和 Keras 构建的。 自托管 API 服务和 Python 模块可用于项目的即时实施。 最新版本的 Nudenet 在 160,000 张自动标记的图像上进行了训练，准确率为 93%。

在这里，可以上传照片/视频并将其分类为：

• 安全——图片/视频不包含色情内容。
• 不安全——图像/视频是露骨的。

5. 车辆计数

Vehicle Counting 是一个以车辆检测、跟踪和计数为中心的开源项目。 该对象检测项目还使用 TensorFlow 对象检测 API 实时预测车辆的速度、颜色、大小和方向。

实现这个项目使用TensorFlow、OpenCV和python，用于车辆检测的模型是SSD with mobilenet。 目前，该项目可以对五种车辆进行分类：公共汽车、汽车、自行车、卡车和摩托车。

目标检测项目的优缺点

优点

1. 提高准确性

对象检测项目最显着的优势是它比人类视觉更准确。 人脑是惊人的，以至于它可以仅依靠几条数据片段就可以完成图片。 但它有时也会让我们看不到实际存在的东西。 完整的画面并不总是准确的，因为人类大脑会做出假设。

对象检测项目仅根据呈现的数据对图像做出反应，而不仅仅是像人脑那样的片段。 尽管它可以根据模式做出假设，但它没有人脑倾向于得出可能不准确的结论的缺点。

对象检测也在人脑无法处理的像素级别上运行。 这允许对象检测项目提供更准确的结果。

2. 提供更快的结果

人脑工作快速高效，但计算机更擅长多任务处理，这允许对象检测项目为某些应用程序提供更快的结果。 对象检测项目可以长时间执行特定任务。

使用对象检测项目来完成项目不仅可以在很短的时间内交付结果，还可以腾出宝贵的时间专注于真正需要人类认知的更高级别的任务。 例如，在医疗保健环境中，使用对象检测项目来处理 X 射线图像可以加快诊断速度，这可能会导致在关键时刻快速提供护理服务。

3. 降低成本

在目标检测项目经过训练后，它可以以最小的成本重复相同的任务，甚至在这样做的同时继续学习。 这节省了无休止的长时间体力劳动及其相关费用。

无论使用对象检测项目节省的资源是否分配给执行更高级别任务的人员或与发展业务相关的其他费用，这项技术都有助于节省资金。

4. 提供公正的结果

当对象检测项目查看具有特定目标的图像时，它不会考虑与该目标无关的任何信息。 这减少了人类可能有意或无意地引入过程的偏见。

5. 提供独特的客户体验

对象检测项目已用于改善在线和零售店的客户体验。 对象检测可以根据社交媒体资料中的图像识别个人最有可能通过在线平台购买的产品或品牌。 在杂货店，Amazon Go 使用对象检测项目来彻底改变购物体验，方法是检测购物车中的商品，因为人们在排队时向前推进并自动收费，从而消除了结账排队的时间。

缺点

对象检测项目最具争议的方面之一是侵犯隐私的可能性。 面部识别软件尤其是一个有争议的问题，特别是对于担心通过在线或现实世界的监视侵犯隐私的个人而言。

数据科学和机器学习在线课程

拥有相当数量的理论知识是值得称道的，但是在实时机器学习项目中以代码实现它们是完全不同的事情。 基于各种问题和数据集，有可能得到完全不同和意想不到的结果。

upGrad 提供两个相关的在线课程，包括：

1. 数据科学认证 - 数据科学执行 PG 计划

这是一门在线课程，将帮助您在短短 12 个月内掌握使用 Python、机器学习、数据可视化、大数据和自然语言处理的预测分析！

课程主要亮点：

• 顶级公司的工作协助
• NASSCOM 验证的第一个 PG 文凭
• 专为工作专业人士设计
• 与行业导师一对一
• 免费 EMI 选项
• IIT班加罗尔校友身份
• 60多个行业项目
• 14+ 编程工具和语言
• 免费 Python 编程训练营
• upGrad 360° 职业支持 – 招聘会、模拟面试等。
• 职业必备软技能计划
• 6个独特的专业可供选择：

– 数据科学通才

– 深度学习

– 自然语言处理

– 商业智能/数据分析

- 商业分析

– 数据工程

涵盖的主题

使用 Python、机器学习、数据可视化、大数据和自然语言处理的预测分析

这门课程适合谁？

工程师、营销和销售专业人员、应届生、领域专家、软件和 IT 专业人员

工作机会

数据分析师、数据科学家、数据工程师、产品分析师、机器学习工程师和决策科学家

最低资格

您必须拥有至少 50% 或同等及格分数的学士学位。 无需编码经验。

2. 班加罗尔 IIT 机器学习和人工智能执行 PG 项目

这是一门在线课程，可帮助您在短短 12 个月内掌握数据科学工具包、统计和探索性数据分析、机器学习、自然语言处理、深度学习、强化学习以及部署和顶点项目！

课程主要亮点：

• 安置援助
• 实时编码课程和配置文件构建研讨会
• 专为工作专业人士设计
• 来自行业专家的 25 多场指导会议
• 免费 EMI 选项
• IIIT班加罗尔的PG文凭和校友身份
• 30 多个案例研究和作业
• 10 个实用的实践顶点项目
• 超过 450 小时的学习时间
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涵盖的主题

数据科学工具包、统计和探索性数据分析、机器学习、自然语言处理、深度学习、强化学习以及部署和顶点项目。

这门课程适合谁？

工程师、营销和销售专业人员、应届生、领域专家、软件和 IT 专业人员

工作机会

数据分析师、数据科学家、数据工程师、产品分析师、机器学习工程师和决策科学家

最低资格

学士学位，50% 或同等及格分数。 至少一年的工作经验或数学或统计学学位。

结论

经过一些顶级专家多年的研究，目标检测项目不再是一个愿景，而是一个现实。 对象检测项目和对象检测项目理念的未来超出了我们的预期。 技术的范围随着时间的推移而蓬勃发展，随之而来的是对专家的需求。 您所需要的只是适当的资格和技能，让您熟悉现实世界的经验并为工作做好准备。

如果您有兴趣了解有关机器学习的更多信息，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和人工智能 PG 文凭，该文凭专为工作专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训、30 多个案例研究和作业、IIIT- B 校友身份、5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。