2022 年趨勢對象檢測項目的想法和主題 [針對新手和有經驗的]

對象檢測是一種計算機視覺技術，旨在監督圖像中特定類別對象的識別和位置。 可以通過多種方式解釋對象定位，包括在對象周圍創建邊界框或標記包含對象的圖像中的每個像素（也稱為分割）。

在本文中，我們將介紹以下主題：

• 物體檢測項目
• 物體檢測項目的優缺點：
• 數據科學和機器學習在線課程：
• 結論

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對象檢測項目

以下是五個開源對象檢測項目想法，可提高您在計算機視覺和圖像處理方面的能力：

1.ImageAI

ImageAI 由 Olafenwa 兄弟開發和維護。 這是一個 DeepQuestAI 項目，它是一個開源 python 庫，用於通過使用最先進的機器學習算法來構建具有自包含深度學習和計算機視覺功能的應用程序和系統。 它正在使用 Python、OpenCV、Keras 和 TensorFlow 框架進行開發。

它利用在 COCO 數據集上訓練的 RetinaNet、YOLOv3 和 TinyYOLOv3 進行對象檢測、視頻對象檢測和對象跟踪。 它還使用在 ImageNet-1000 數據集上訓練的四種不同機器學習算法來支持圖像預測。

ImageAI 還可以讓您使用自定義對像數據集為對象檢測項目和文章對象識別訓練自定義模型。

2.人工智能籃球分析

AI 籃球分析是一個人工智能 (AI) 支持的網絡應用程序和 API，它基於對象檢測的概念分析籃球投籃和投籃姿勢。

該項目具有三個主要功能：鏡頭分析鏡頭檢測和檢測API。

它使用開源庫 OpenPose 在 Python 中實現了這個對象檢測項目。 該項目是使用遷移學習的概念構建的，用於訓練的基礎模型是 Faster-RCNN，它已經在 COCO 數據集權重上進行了預訓練。

3. AVOD

對象檢測的聚合視圖是一個專為自動駕駛汽車的 3D 對象檢測而設計的項目，構建在 Python、OpenCV 和 Tensorflow 之上。

3D 對象檢測數據集在 Kitti 對象檢測數據集上進行訓練，並將結果與 Kitti 3D 對象和 BCV 基准上的各種其他已發布方法進行了比較。 Kitti 數據集包含八個不同類別的圖像，具體而言：汽車、貨車、卡車、行人、坐著的人、騎自行車的人、電車、雜項和 DontCare。

4.裸體網

NudeNet 是一個免費的開源神經網絡項目，用於檢測和分類圖像或視頻流中的裸露以及選擇性審查。

該項目是用 Python 和 Keras 構建的。 自託管 API 服務和 Python 模塊可用於項目的即時實施。 最新版本的 Nudenet 在 160,000 張自動標記的圖像上進行了訓練，準確率為 93%。

在這裡，可以上傳照片/視頻並將其分類為：

• 安全——圖片/視頻不包含色情內容。
• 不安全——圖像/視頻是露骨的。

5. 車輛計數

Vehicle Counting 是一個以車輛檢測、跟踪和計數為中心的開源項目。 該對象檢測項目還使用 TensorFlow 對象檢測 API 實時預測車輛的速度、顏色、大小和方向。

實現這個項目使用TensorFlow、OpenCV和python，用於車輛檢測的模型是SSD with mobilenet。 目前，該項目可以對五種車輛進行分類：公共汽車、汽車、自行車、卡車和摩托車。

目標檢測項目的優缺點

優點

1. 提高準確性

對象檢測項目最顯著的優勢是它比人類視覺更準確。 人腦是驚人的，以至於它可以僅依靠幾條數據片段就可以完成圖片。 但它有時也會讓我們看不到實際存在的東西。 完整的畫面並不總是準確的，因為人類大腦會做出假設。

對象檢測項目僅根據呈現的數據對圖像做出反應，而不僅僅是像人腦那樣的片段。 儘管它可以根據模式做出假設，但它沒有人腦傾向於得出可能不准確的結論的缺點。

對象檢測也在人腦無法處理的像素級別上運行。 這允許對象檢測項目提供更準確的結果。

2. 提供更快的結果

人腦工作快速高效，但計算機更擅長多任務處理，這允許對象檢測項目為某些應用程序提供更快的結果。 對象檢測項目可以長時間執行特定任務。

使用對象檢測項目來完成項目不僅可以在很短的時間內交付結果，還可以騰出寶貴的時間專注於真正需要人類認知的更高級別的任務。 例如，在醫療保健環境中，使用對象檢測項目來處理 X 射線圖像可以加快診斷速度，這可能會導致在關鍵時刻快速提供護理服務。

3. 降低成本

在目標檢測項目經過訓練後，它可以以最小的成本重複相同的任務，甚至在這樣做的同時繼續學習。 這節省了無休止的長時間體力勞動及其相關費用。

無論使用對象檢測項目節省的資源是否分配給執行更高級別任務的人員或與發展業務相關的其他費用，這項技術都有助於節省資金。

4. 提供公正的結果

當對象檢測項目查看具有特定目標的圖像時，它不會考慮與該目標無關的任何信息。 這減少了人類可能有意或無意地引入過程的偏見。

5. 提供獨特的客戶體驗

對象檢測項目已用於改善在線和零售店的客戶體驗。 對象檢測可以根據社交媒體資料中的圖像識別個人最有可能通過在線平台購買的產品或品牌。 在雜貨店，Amazon Go 使用對象檢測項目來徹底改變購物體驗，方法是檢測購物車中的商品，因為人們在排隊時向前推進並自動收費，從而消除了結賬排隊的時間。

缺點

對象檢測項目最具爭議的方面之一是侵犯隱私的可能性。 面部識別軟件尤其是一個有爭議的問題，特別是對於擔心通過在線或現實世界的監視侵犯隱私的個人而言。

數據科學和機器學習在線課程

擁有相當數量的理論知識是值得稱道的，但是在實時機器學習項目中以代碼實現它們是完全不同的事情。 基於各種問題和數據集，有可能得到完全不同和意想不到的結果。

upGrad 提供兩個相關的在線課程，包括：

1. 數據科學認證 - 數據科學執行 PG 計劃

這是一門在線課程，將幫助您在短短 12 個月內掌握使用 Python、機器學習、數據可視化、大數據和自然語言處理的預測分析！

課程主要亮點：

• 頂級公司的工作協助
• NASSCOM 驗證的第一個 PG 文憑
• 專為工作專業人士設計
• 與行業導師一對一
• 免費 EMI 選項
• IIT班加羅爾校友身份
• 60多個行業項目
• 14+ 編程工具和語言
• 免費 Python 編程訓練營
• upGrad 360° 職業支持 – 招聘會、模擬面試等。
• 職業必備軟技能計劃
• 6個獨特的專業可供選擇：

– 數據科學通才

– 深度學習

– 自然語言處理

– 商業智能/數據分析

- 商業分析

– 數據工程

涵蓋的主題

使用 Python、機器學習、數據可視化、大數據和自然語言處理的預測分析

這門課程適合誰？

工程師、營銷和銷售專業人員、應屆生、領域專家、軟件和 IT 專業人員

工作機會

數據分析師、數據科學家、數據工程師、產品分析師、機器學習工程師和決策科學家

最低資格

您必須擁有至少 50% 或同等及格分數的學士學位。 無需編碼經驗。

2. 班加羅爾 IIT 機器學習和人工智能執行 PG 項目

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涵蓋的主題

數據科學工具包、統計和探索性數據分析、機器學習、自然語言處理、深度學習、強化學習以及部署和頂點項目。

這門課程適合誰？

工程師、營銷和銷售專業人員、應屆生、領域專家、軟件和 IT 專業人員

工作機會

數據分析師、數據科學家、數據工程師、產品分析師、機器學習工程師和決策科學家

最低資格

學士學位，50% 或同等及格分數。 至少一年的工作經驗或數學或統計學學位。

結論

經過一些頂級專家多年的研究，目標檢測項目不再是一個願景，而是一個現實。 對象檢測項目和對象檢測項目理念的未來超出了我們的預期。 技術的範圍隨著時間的推移而蓬勃發展，隨之而來的是對專家的需求。 您所需要的只是適當的資格和技能，讓您熟悉現實世界的經驗並為工作做好準備。

如果您有興趣了解有關機器學習的更多信息，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和人工智能 PG 文憑，該文憑專為工作專業人士設計，提供 450 多個小時的嚴格培訓、30 多個案例研究和作業、IIIT- B 校友身份、5 個以上實用的實踐頂點項目和頂級公司的工作協助。