Пять невероятных проектов по обнаружению объектов с открытым исходным кодом, готовых к использованию в 2020 году (часть 2)

Обнаружение объектов — это компьютерная технология, связанная с компьютерным зрением и обработкой изображений, которая занимается обнаружением экземпляров семантических объектов определенного класса в цифровых изображениях и видео.

Если вы не ознакомились с первой частью этой статьи, я дам ссылку на тот случай, если вы захотите изучить ее.

В сегодняшней статье мы поговорим о пяти проектах по обнаружению объектов с открытым исходным кодом, которые помогут улучшить ваши навыки в области компьютерного зрения и обработки изображений.

Примечание. В этой статье мы поговорим о некоторых не очень известных, но действительно хороших проектах с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать в своих проектах. Чтобы узнать больше о каждом из них, я рекомендую перейти по ссылке, указанной в проекте.

Обучение — это не только повышение компетентности в своей работе. Это гораздо больше. Datacamp позволяет мне учиться без ограничений.

Datacampпредоставляет вам гибкость, необходимую для прохождения курсов в свободное время и изучения основных навыков, необходимых для перехода к успешной карьере.

Datacamp научил меня быстро улавливать новые идеи и применять их к реальным проблемам. Пока я был на этапе обучения, Datacamp зацепил меня всем, что происходит на курсах, от содержания курсов и отзывов TA до встреч и твитов профессора.

Вот некоторые из моих любимых курсов, которые я настоятельно рекомендую вам изучать, когда это соответствует вашему графику и настроению. Вы можете напрямую применить концепции и навыки, полученные на этих курсах, в новом увлекательном проекте на работе или в университете.

1. Data-scientist-with-python
2. Data-scientist-with-r
3. Ученый-машинное обучение-с-r
4. Ученый-машинное обучение-с-питоном
5. Машинное обучение для всех
6. Наука о данных для всех
7. Data-engineer-with-python
8. Дата-аналитик-с-питоном
9. Основы больших данных через pyspark

Возвращаясь к теме —

1. МоноЛоко

Monoloco — это проект с открытым исходным кодом Монокулярная 3D-локализация пешеходов и оценка неопределенности, за которым нужно следить Социальное дистанцирование реализовано в Pytorch, Python. Он может работать в режиме реального времени на любой движущейся камере.

Monoloco работает с одним изображением RGB и идентифицирует всех людей на изображении. Позы их двухмерных тел, а также их ориентация и трехмерное расстояние относительно камеры. Помимо этих функций, алгоритм точно оценивает случаи, когда социальное дистанцирование не соблюдается, не допуская слишком большого количества ложных срабатываний. Она более точна, чем технология определения местоположения, поскольку можетопределять, смотрят ли два человека лицом друг к другу или нет.

2. Обнаружение нарушения правил дорожного движения

Обнаружение нарушений правил дорожного движения — это система с открытым исходным кодом, используемая для обнаружения нарушений правил дорожного движения и упрощения чтобы отдел дорожной полиции контролировал движение и принимал соответствующие меры в отношении транспортных средств, нарушивших правила, быстро и эффективно.

Он обнаруживает транспортное средство и отслеживает его действия, чтобы определить тип правила, нарушаемого автомобилями. Он может видеть три типа нарушений:

• Нарушение светофора: если автомобиль пересекает линию дороги даже после красного сигнала светофора.
• Нарушение правил парковки:если транспортное средство припарковано в запретной для парковки зоне.
• Нарушение направления: если транспортное средство движется не в том направлении.

3. Обнаружение зубов

Обнаружение зубов – это бесплатный проект с открытым исходным кодом, используемый для обнаруженияреставрации и лечения на рентгеновских снимках зубов в Tensorflow, используя Faster R-CNN.