30 projets de vision informatique pour 2025

Computer Vision, un domaine en évolution rapide à l'intersection de l'intelligence artificielle et du traitement d'images, révolutionne des secteurs comme les soins de santé, l'automobile et le divertissement. Les percées récentes, y compris la vision GPT-4 d'OpenAI et le modèle de tout le modèle (SAM) de Meta, ont rendu cette technologie puissante plus accessible que jamais. Le marché mondial de la vision par ordinateur est sur le point de dépasser 41 milliards de dollars d'ici 2025, tirés par les progrès de la conduite autonome, de la RA / VR, des diagnostics alimentés par l'IA, etc. Cela en fait un moment idéal pour se lancer dans une carrière de vision par ordinateur. La meilleure façon d'apprendre? En s'attaquant aux projets du monde réel! Cet article présente 30 projets pour les débutants pour vous aider à maîtriser les compétences clés et à rester en avance sur la courbe.

Table des matières

• Niveaux de difficulté du projet de vision par ordinateur
• Projets de vision informatique d'entrée de gamme
• Projets de vision informatique de niveau intermédiaire
• Projets de vision informatique de niveau avancé
• Résumé

Pour une introduction vidéo à la vision par ordinateur et à l'apprentissage en profondeur, voir: Vision par ordinateur à l'aide de Deep Learning 2.0.

Niveaux de difficulté du projet de vision par ordinateur

Pour simplifier la sélection des projets, nous avons classé les projets en niveaux débutants, intermédiaires et avancés. Choisissez des projets alignés sur votre expertise actuelle et vos objectifs d'apprentissage.

Niveau de compétence	Caractéristiques du projet	Focus principal
Débutant	Petits ensembles de données, techniques simples; Tutoriels facilement accessibles et ensembles de données pré-étiquetés disponibles.	Traitement, classification et détection fondamentales de l'image.
Intermédiaire	Ensembles de données de taille modérée, tâches plus complexes; Excellente pratique pour l'ingénierie des fonctionnalités et les cadres avancés comme TensorFlow ou Pytorch.	Réseaux de neurones avancés, suivi multi-objet, segmentation, etc.
Avancé	Grands ensembles de données à haute dimension, techniques sophistiquées d'apprentissage en profondeur ou de GAN; Idéal pour la résolution créative de problèmes et le raffinement du modèle.	Modèles génératifs, segmentation avancée et architectures spécialisées.

Projets de vision informatique d'entrée de gamme

1. Reconnaissance faciale: identifier ou authentifier les individus en fonction des caractéristiques faciales. Cela implique l'apprentissage des intérêts du visage, de l'alignement et de la vérification - critiques pour les systèmes de sécurité.

   • Technologie: Python, OpenCV, Facenet, MTCNN
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

2. Détection d'objet: Localisez et identifiez plusieurs objets dans une image. Contrairement à la classification, cela nécessite des boîtes de délimitation autour d'objets détectés. Essentiel pour les véhicules et robotiques autonomes.

   • Technologie: Python, Tensorflow, Yolo, OpenCV
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

3. Détection du masque de visage: Déterminez si les individus dans des images ou des vidéos portent des masques faciaux. Ce projet utilise un ensemble de données étiqueté de visages, certains masqués et d'autres non.

   • Technologie: Python, Tensorflow, Mobilenet, OpenCV
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

4. Reconnaissance des panneaux de trafic: Identifiez divers panneaux de trafic à partir d'images ou de vidéos. Une tâche courante dans la recherche sur les voitures autonomes, en utilisant des CNN et des ensembles de données comme GTSRB.

   • Technologie: ensemble de données Python, Tensorflow, OpenCV, GTSRB
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

5. Détection de la maladie des plantes: détecter les maladies des plantes à l'aide d'images des feuilles. Cela implique de classer les images en fonction des caractéristiques spécifiques à la maladie. Très bénéfique pour l'agriculture.

   • Technologie: Python, Tensorflow, Keras, OpenCV
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

6. Reconnaissance optique des caractères (OCR) pour le texte manuscrit: convertir le texte manuscrit en images en texte numérique. Ce projet implique la segmentation des caractères et l'apprentissage des séquences.

   • Technologie: Python, Tesseract, OpenCV, Tensorflow
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

7. Reconnaissance des émotions faciales: classer les images basées sur les expressions faciales (par exemple, le bonheur, la tristesse). Cela implique de former un classificateur pour détecter des changements de caractéristiques faciales subtiles.

   • Technologie: Python, Tensorflow, OpenCV, Fer DataSet
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

8. Détection des abeilles au miel: détecter les abeilles au miel dans les images ou les vidéos pour surveiller la santé de la ruche. Cela se concentre sur la détection des petits objets dans des arrière-plans potentiellement encombrés.

   • Technologie: Python, Tensorflow, Yolo, OpenCV
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

9. Classificateur de vêtements: classer différents vêtements de vêtements (par exemple, t-shirt, pantalon). Cela utilise un ensemble de données classique pour pratiquer l'architecture CNN.

   • Technologie: Python, Tensorflow, Keras, Fashion MNIST
   • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

10. Classification des images alimentaires et légumes: catégorisez différents types d'aliments dans les images. Cela implique d'identifier les différences de couleur, de texture et de forme.

    • Technologie: ensemble de données Python, Tensorflow, OpenCV, Food-101
    • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

11. Détection de la langue des signes: classer les gestes de la main représentant des lettres ou des mots en langue des signes. Cela se concentre sur la forme et l'orientation dans des images ou des vidéos statiques.

    • Technologie: python, tensorflow, opencv, ensemble de données ASL
    • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

12. Détection de bord et de contour: détecter les bords ou les contours dans les images pour mettre en évidence les limites des objets. Cela peut être réalisé à l'aide de filtres comme le détecteur de bord Canny ou un petit CNN.

    • Technologie: Python, OpenCV, Tensorflow
    • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

13. Détection des couleurs et manteau d'invisibilité: détecter une couleur spécifique dans un flux vidéo et rendre cette région "invisible". Cela implique la segmentation des couleurs et la transformation d'image d'arrière-plan.

    • Technologie: Python, OpenCV, Numpy
    • Ressources: [Placeholder de liaison de la source de données], [lien de didacticiel Placeholder]

(Des projets de niveau intermédiaire et avancé suivent une structure similaire, le remplacement des détails et des technologies du projet spécifiques, le cas échéant. Les espaces réservés pour les sources de données et les tutoriels ont été ajoutés pour permettre l'inclusion de liens pertinents dans une version finale.)

Résumé

Ces projets de vision par ordinateur offrent une gamme diversifiée de défis et d'opportunités d'apprentissage. Sélectionnez des projets qui correspondent à vos intérêts et à vos compétences. N'oubliez pas de documenter votre travail à fond et de partager vos réalisations! L'expérience pratique tirée de ces projets améliorera considérablement l'expertise de votre vision par ordinateur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!