YOLOvME: اكتشاف أنواع الحمار الوحشي

لقد رأينا أشخاصًا يستخدمون YOLOv5 لإنشاء تطبيق لتقدير غلة المحاصيل، detect البلاستيك في المحيط، ومعرفة ما إذا كان شخص ما يرتدي قناعه بشكل صحيح. لقد تواصلنا مع مجتمعنا وطلبنا منهم مشاركة المزيد من الطرق التي يستخدمون بها YOLOv5 لحل تحدياتهم.  

كايو كومابي هو محلل بيانات من كوماموتو، اليابان. يعمل كايو مع YOLOv5 خلال الشهر الماضي، ولكنه يستمتع بتجربة البنية التحتية لأنها "ذكية للغاية". بالنسبة للأشخاص الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي، يوصي كايو بقضاء بعض الوقت في تخصيص نموذجهم، حتى لو لم يكن لديهم معرفة python أو التعلم الآلي.

بشكل عام، قد يكون من الصعب تمييز التفاصيل الدقيقة في المظاهر بالعين البشرية. افترض كايو أنه بدلاً من ذلك، قد يتمكن الذكاء الاصطناعي بسهولة من detect هذه الاختلافات الدقيقة. ولاختبار ذلك، قام كايو بتجميع مجموعة بيانات لثلاثة أنواع مختلفة من الحمار الوحشي لتغذية نموذج YOLOv5 الخاص بهم. أنشأ Kayo نموذج YOLOv5 detect أنواع مختلفة من الحمير الوحشية. يقارن هذا النموذج ميزات الحيوانات وينتج مخرجات تحدد نوع الحمار الوحشي.

ونتيجة لذلك، تمكنت شركة Kayo من إثبات فرضيتها. كان نموذج YOLOv5 قادرًا على detect كل نوع من أنواع الحمار الوحشي بمستوى عالٍ من الدقة، بينما تم تدريبه على 20 صورة فقط لكل نوع من أنواع الحمار الوحشي.

كان لدينا فضول لفهم كيف بدأت شركة Kayo في مجال الرؤية الحاسوبية، لذلك طرحنا عليهم بعض الأسئلة.

ما الذي دفعك لاختيار YOLOv5 لغرض الكشف عن أنواع الحمار الوحشي؟

"لم أجرب أي بنية تحتية أخرى للكشف عن الكائنات. بدا YOLOv5 سهلاً لأنه لم يتطلب ترميزًا صعبًا."

ما هي جوانب YOLOv5 التي سهلت عليك البدء في استخدام YOLOv5

"لقد جمعت 20 صورة فقط لكل نوع من أنواع الحمار الوحشي، وقمت بعمل ملفات تصنيف للصور، وتركت YOLOv5 يتعلم. هذا كل شيء! من المدهش رؤية YOLOv5 يكتشف أنواع الحمار الوحشي بشكل صحيح 100%! ربما أقل من 20 صورة ستكون جيدة."

كيف كانت بدايتك مع تعلم الآلة ورؤية الذكاء الاصطناعي؟

"يهتم بعض عملائي بالذكاء الاصطناعي، لذلك بدأت في دراسته لتوسيع نطاق عملي. عندما صادفت الذكاء الاصطناعي البصري، كنت متحمسًا جدًا لأنه بدا وكأنه فيلمي المفضل Terminator في الحياة الواقعية."

ما هي المشاريع الأخرى التي تفكر في تنفيذها مع Yolov5 في المستقبل؟

"أرغب في detect طفلي بين العديد من الطلاب في المدرسة. يمكن أن يكون مفيدًا في يوم رياضي. أود أن أصنعه لتطبيق آيفون."

للاطلاع على المزيد من إبداعات كايو مع YOLOv5 تحقق من لينكد إن و تويتر.

هل لديك حالة استخدام YOLOv5 الخاصة بك؟

تُعد حالة استخدام YOLOv5 للكشف عن الحمار الوحشي مثالاً رائعاً على نجاح YOLOv5في تمييز الأنواع. إذا طبقنا هذه الشبكة العصبية على أنواع أخرى مختلفة من الحيوانات، فهل سيتمكن YOLOv5 من تمييزها؟ إلى أي مدى سيعمل النموذج بشكل جيد إذا كنت تريد detect المشاة في ممر المشاة أو التنبؤ بمحصول المحاصيل السنوي؟ أطلق العنان لخيالك!

ضع علامة #YOLOvME على وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بنا مع حالة استخدام YOLOv5 الخاصة بك وسنقوم بالترويج لعملك في مجتمع تعلم الآلة.

هل تريد الاستمتاع بالرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي ولكن بدون تعليمات برمجية؟

كل ما تحتاجه هو فكرة. مع Ultralytics HUB، من السهل إنشاء نماذج باستخدام YOLOv5 وإضفاء الحيوية على أفكارك. نحن نجعل الأمور بسيطة ونقوم بجميع العمليات المعقدة للذكاء الاصطناعي بأنفسنا، لذلك لا تحتاج إلى معرفة أي كود برمجي للاستمتاع بالذكاء الاصطناعي. من السهل البدء، بل ومن الأسهل إنشاء أول نموذج للتعلم الآلي.

انضم إلى Ultralytics HUB واستمتع بسحر الذكاء الاصطناعي اليوم

نحن حاليًا في مرحلة تجريبية وهناك أماكن محدودة، لذا تأكد من التسجيل الآن!