인공 지능 및 이미지 처리의 교차점에서 빠르게 진화하는 분야 인 컴퓨터 비전은 의료, 자동차 및 엔터테인먼트와 같은 부문을 혁신하고 있습니다. OpenAI의 GPT-4 비전과 Meta의 SAM (Model)을 포함한 최근의 획기적인 혁신으로 인해이 강력한 기술이 그 어느 때보 다 더 액세스 할 수있게되었습니다. 글로벌 컴퓨터 비전 시장은 자율 주행, AR/VR, AI 구동 진단 등의 발전에 의해 2025 년까지 410 억 달러를 초과 할 것으로 예상됩니다. 이것은 컴퓨터 비전 경력을 시작하기에 이상적인시기입니다. 배우는 가장 좋은 방법? 실제 프로젝트를 해결함으로써! 이 기사는 주요 기술을 습득하고 곡선보다 앞서 나가는 데 도움이되는 30 개의 초보자 친화적 인 프로젝트를 제시합니다.
목차
- 컴퓨터 비전 프로젝트 난이도 수준
- 엔트리 레벨 컴퓨터 비전 프로젝트
- 중간 수준의 컴퓨터 비전 프로젝트
- 고급 수준의 컴퓨터 비전 프로젝트
- 요약
컴퓨터 비전 및 딥 러닝에 대한 비디오 기반 소개는 다음을 참조하십시오. 딥 러닝 2.0을 사용한 컴퓨터 비전.
컴퓨터 비전 프로젝트 난이도 수준
프로젝트 선택을 단순화하기 위해 프로젝트를 초보자, 중간 및 고급 레벨로 분류했습니다. 현재 전문 지식 및 학습 목표에 맞는 프로젝트를 선택하십시오.
| 기술 수준 | 프로젝트 특성 | 주요 초점 |
|---|---|---|
| 초보자 | 작은 데이터 세트, 간단한 기술; 쉽게 액세스 할 수있는 자습서 및 사전 표지 된 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. | 기본 이미지 처리, 분류 및 탐지. |
| 중간 | 중간 크기의 데이터 세트,보다 복잡한 작업; 기능 엔지니어링 및 Tensorflow 또는 Pytorch와 같은 고급 프레임 워크에 대한 탁월한 실무. | 고급 신경망, 다중 객체 추적, 세분화 등 |
| 고급의 | 대형 고차원 데이터 세트, 정교한 딥 러닝 또는 GAN 기술; 창의적인 문제 해결 및 모델 개선에 이상적입니다. | 생성 모델, 고급 세분화 및 특수 아키텍처. |
엔트리 레벨 컴퓨터 비전 프로젝트
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얼굴 인식 : 얼굴 특징에 따라 개인을 식별하거나 인증합니다. 여기에는 보안 시스템에 대한 얼굴 임베딩, 정렬 및 검증에 대한 학습이 포함됩니다.
- 기술 : Python, OpenCV, Facenet, MTCNN
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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객체 감지 : 이미지 내에서 여러 객체를 찾아서 식별합니다. 분류와 달리 감지 된 물체 주위에 경계 상자가 필요합니다. 자율 주행 차량 및 로봇 공학에 필수적입니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, Yolo, Opencv
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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얼굴 마스크 감지 : 이미지 나 비디오의 개인이 얼굴 마스크를 착용하고 있는지 확인하십시오. 이 프로젝트는 얼굴의 라벨이 붙은 데이터 세트를 사용하고 일부는 가면 및 일부는 그렇지 않습니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, Mobilenet, Opencv
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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교통 표지판 인식 : 이미지 나 비디오에서 다양한 교통 표지판을 식별합니다. GTSRB와 같은 CNN 및 데이터 세트를 사용하여 자율 주행 자동차 연구에서 일반적인 작업.
- 기술 : Python, Tensorflow, OpenCV, GTSRB 데이터 세트
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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식물 질병 탐지 : 잎 이미지를 사용하여 식물 질병을 감지합니다. 여기에는 질병 별 특징을 기반으로 이미지를 분류하는 것이 포함됩니다. 농업에 매우 유익합니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, Keras, Opencv
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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필기 텍스트의 광학 문자 인식 (OCR) : 이미지의 필기 텍스트를 디지털 텍스트로 변환합니다. 이 프로젝트에는 문자 세분화 및 서열 학습이 포함됩니다.
- 기술 : Python, Tesseract, OpenCV, Tensorflow
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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얼굴 감정 인식 : 얼굴 표정 (예 : 행복, 슬픔)을 기반으로 이미지를 분류하십시오. 여기에는 미묘한 얼굴 특징 변경을 감지하기 위해 분류기를 훈련시키는 것이 포함됩니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, OpenCV, Fer 데이터 세트
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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꿀벌 감지 : 이미지 나 비디오에서 꿀벌을 감지하여 Hive Health를 모니터링하십시오. 이것은 잠재적으로 어수선한 배경에서 작은 물체 감지에 중점을 둡니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, Yolo, Opencv
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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의류 분류기 : 다른 의류 품목 (예 : 티셔츠, 바지)을 분류하십시오. 이것은 클래식 데이터 세트를 사용하여 CNN 아키텍처를 연습합니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, Keras, Fashion Mnist
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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음식 및 야채 이미지 분류 : 이미지에서 다양한 유형의 음식을 분류합니다. 여기에는 색상, 질감 및 모양 차이를 식별하는 것이 포함됩니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, OpenCV, Food-101 데이터 세트
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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수화 탐지 : 수화로 문자 나 단어를 나타내는 손 제스처를 분류하십시오. 이것은 정적 이미지 또는 비디오의 모양과 방향에 중점을 둡니다.
- 기술 : Python, Tensorflow, OpenCV, ASL 데이터 세트
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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가장자리 및 윤곽 감지 : 이미지의 가장자리 또는 윤곽을 감지하여 물체 경계를 강조합니다. 이것은 Canny Edge 검출기 또는 작은 CNN과 같은 필터를 사용하여 달성 할 수 있습니다.
- 기술 : Python, OpenCV, Tensorflow
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
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색상 감지 및 보이지 않는 망토 : 비디오 피드에서 특정 색상을 감지하고 해당 지역을 "보이지 않습니다". 여기에는 색상 세분화 및 배경 이미지 변환이 포함됩니다.
- 기술 : Python, Opencv, Numpy
- 리소스 : [데이터 소스 링크 자리 표시 자], [튜토리얼 링크 자리 표시 자]
(중간 및 고급 레벨 프로젝트는 유사한 구조를 따라 특정 프로젝트 세부 사항 및 기술을 적절하게 대체합니다. 데이터 소스 및 튜토리얼의 자리 표시자가 최종 버전에 관련 링크를 포함시킬 수 있도록 추가되었습니다.)
요약
이 컴퓨터 비전 프로젝트는 다양한 도전과 학습 기회를 제공합니다. 관심사와 기술 수준에 맞는 프로젝트를 선택하십시오. 작업을 철저히 문서화하고 업적을 공유하십시오! 이러한 프로젝트에서 얻은 실습 경험은 컴퓨터 비전 전문 지식을 크게 향상시킬 것입니다.
위 내용은 2025 년 30 대의 컴퓨터 비전 프로젝트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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