By 阿克萨扎法尔, 博士机器学习学者 | MLTUT 创始人 | 个体经营者 | 博主.

1. 犬种鉴定

有各种各样的狗品种，其中大多数彼此相似。 作为初学者，您可以构建狗的品种识别模型来识别狗的品种。

对于此项目，您可以使用狗品种数据集对图像中的各种狗品种进行分类。 您可以从以下位置下载狗品种数据集 Kaggle.

我还找到了这个完整的教程 使用深度学习进行犬种分类 通过基里尔帕纳林。

2.人脸检测

这对于初学者来说也是一个很好的深度学习项目。 在这个项目中，你必须构建一个深度学习模型，从图像中检测人脸。

人脸识别是计算机视觉技术。 在人脸检测中，您必须在任何数字图像中定位和可视化人脸。

您可以使用 OpenCV 在 Python 中构建此项目。 有关完整的教程，请查看这篇文章， R使用 Python 和 OpenCV 进行实时人脸识别.

3. 作物病害检测

在这个项目中，你必须建立一个模型来预测作物病害 使用 RGB 图像。 为了构建作物病害检测模型，使用了卷积神经网络 (CNN)。

CNN 拍摄图像来识别疾病并检测它。 卷积神经网络有多个步骤。 这些步骤是：

1. 卷积运算。
2. ReLU 层。
3. 汇集。
4. 压平。
5. 全连接。

您可以下载农业作物图像数据集 止 Kaggle.

4. 使用 CIFAR-10 数据集进行图像分类

图像分类是初学者最好的项目。 在图像分类项目中，您必须将图像分类为各种类别。

对于此项目，您可以使用 CIFAR-10 数据集，其中包含 60,000 张彩色图像。 这些图像分为10类，如汽车、鸟、狗、马、船、卡车等。

来源：CIFAR-10 数据集。

对于训练数据，有 50,000 张图像，对于测试数据，使用 10,000 张图像。 图像分类是深度学习最常用的应用之一。 你可以下载 CIFAR-10数据集 此处.

5.手写数字识别

为了探索和测试你的深度学习技能，我认为这是最好的项目。 在这个项目中，您将构建一个识别系统来识别人类手写数字。

您可以查看本教程 使用 Python 进行手写数字识别.

本教程使用 MNIST 数据集和一种特殊类型的深度神经网络，即卷积神经网络。

6. 颜色检测

这是一个初学者级别的项目，您必须在其中构建一个交互式应用程序。 此应用程序将从任何图像中识别所选颜色。 根据不同的 RGB 颜色值有 16 万种颜色，但我们只知道几种颜色。

要实施这个项目，你需要有 我们知道的所有颜色的标记数据集，然后您需要计算哪种颜色与所选颜色值最相似。

为了实现这个项目，你应该熟悉计算机视觉 Python 库 OpenCV 和 Pandas。

您可以查看有关此项目的所有详细信息 此处.

7.实时图像动画

这是一个关于计算机视觉的开源项目。 在这个项目中，您必须使用 OpenCV 实时执行图像动画。 我从项目的 GitHub 存储库中获取了这张图片。

来源：GitHub。

正如您在图像中看到的那样，该模型模仿了相机前人的表情，并相应地改变了图像的表情。

这个项目很有用，特别是如果你打算进入 时尚、零售或广告行业。 您可以在以下位置检查此项目的代码 GitHub上 和 Colab笔记本 了。

8. 驾驶员困倦检测

道路交通事故是一个严重的问题，主要原因是昏昏欲睡的司机。 但是您可以通过创建驾驶员困倦检测来防止此问题 系统。

驾驶员睡意检测系统通过不断评估驾驶员的眼睛并发出警报来检测驾驶员的睡意。

对于这个项目，需要一个网络摄像头来监控司机的眼睛。 Python、OpenCV 和 Keras 用于在驾驶员感到困倦时提醒驾驶员。

你可以在这里查看这个完整的项目教程， 使用 OpenCV 和 Keras 的驾驶员睡意检测系统.

原版。 经许可重新发布。

简介： 阿克萨扎法尔, 博士数据挖掘学者研究“通过数据挖掘从社交媒体检测抑郁症”，并撰写有关数据科学和机器学习的文章 多线程 分享该领域的知识和经验。

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