استكشف الابتكار YOLOv5 التطبيقات ، مثل اكتشاف أنواع الحمار الوحشي ، وشاهد كيف يستفيد مجتمعنا من الذكاء الاصطناعي في المهام الصعبة.
.webp)
لقد رأينا الناس يستخدمون YOLOv5 لإنشاء تطبيق لتقدير غلة المحاصيل ، اكتشف البلاستيك في المحيط ، ومعرفة ما إذا كان شخص ما يرتدي قناعه بشكل صحيح. تواصلنا مع مجتمعنا وطلبنا منهم مشاركة المزيد من الطرق لكيفية استخدامهم YOLOv5 لحل تحدياتهم.
كايو كومابي هو محلل بيانات من كوماموتو ، اليابان. كايو كان يعمل فقط مع YOLOv5 خلال الشهر الماضي ، لكنه يستمتع بتجربة البنية التحتية لأنها "ذكية فقط". بالنسبة لشخص جديد على الذكاء الاصطناعي ، توصي Kayo بقضاء بعض الوقت في تخصيص نموذجه ، حتى لو لم يكن لديه معرفة python أو التعلم الآلي.
بشكل عام ، قد يكون من الصعب التمييز بين التفاصيل الدقيقة في المظاهر بالعين البشرية. افترض كايو أنه بدلا من ذلك ، قد الذكاء الاصطناعي بسهولة اكتشاف هذه الاختلافات الدقيقة. لاختبار ذلك ، قام Kayo بتجميع مجموعة بيانات من ثلاثة أنواع مختلفة من الحمار الوحشي لإطعام YOLOv5 نموذج. أنشأ كايو YOLOv5 نموذج للكشف عن أنواع مختلفة من الحمر الوحشية. يقارن هذا النموذج ميزات وينتج ناتجا يحدد أنواع الحمار الوحشي.
نتيجة لذلك ، تمكن كايو من إثبات فرضيتهم. ال YOLOv5 كان النموذج قادرا على اكتشاف كل نوع من أنواع الحمار الوحشي بمستوى عال من الدقة ، بينما تم تدريبه على 20 صورة فقط لكل نوع من أنواع الحمار الوحشي.
كنا فضوليين لفهم كيف بدأت Kayo مع Computer Vision ، لذلك طرحنا عليهم بعض الأسئلة.
"لم أجرب أبدا أي بنية تحتية أخرى للكشف عن الكائنات. YOLOv5 بدا سهلا لأنه لا يتطلب ترميزا ثابتا ".
"لقد جمعت 20 صورة فقط لكل نوع من أنواع الحمار الوحشي ، وقمت بعمل ملفات تصنيف للصورة ، وتركت YOLOv5 تعلم. هذا كل ما في الأمر! إنه لأمر مدهش أن نرى YOLOv5 اكتشف أنواع الحمار الوحشي بنسبة 100٪ بشكل صحيح! ربما أقل من 20 صورة ستكون على ما يرام."
"بعض عملائي مهتمون الذكاء الاصطناعي لذلك بدأت في دراسته لتوسيع وظيفتي. عندما صادفت Vision الذكاء الاصطناعي ، كنت متحمسا جدا لأنه بدا وكأنه فيلمي المفضل Terminator في الحياة الواقعية ".
"أود أن أكتشف طفلي بين العديد من الطلاب في المدرسة. يمكن أن يكون مفيدا في يوم رياضي. أود أن أصنعه لتطبيق iPhone ".
للتحقق من المزيد من إبداعات كايو مع YOLOv5، تحقق من LinkedIn و Twitter.
هذا الكشف عن حمار وحشي YOLOv5 حالة الاستخدام هي مثال رائع على YOLOv5في تمييز الأنواع. إذا طبقنا هذه الشبكة العصبية على أنواع مختلفة أخرى من ، فسوف YOLOv5 تكون قادرة على التمييز بين هؤلاء؟ ما مدى جودة عمل النموذج إذا كنت ترغب في اكتشاف المشاة في ممر المشاة أو التنبؤ بإنتاجية المحاصيل السنوية؟ أطلق العنان لخيالك!
ضع علامة #YOLOvME لنا على وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بك YOLOv5 حالة الاستخدام وسنقوم بالترويج لعملك لمجتمع ML.
كل ما تحتاجه هو فكرة. مع Ultralytics HUB، من السهل إنشاء نماذج باستخدام YOLOv5 واجعل أفكارك تنبض بالحياة. نحن نجعل الأمور بسيطة ونقوم بكل MLOps المعقدة بأنفسنا ، لذلك لا تحتاج إلى معرفة أي رمز للاستمتاع الذكاء الاصطناعي. من السهل البدء وأسهل في إنشاء نموذج ML الأول الخاص بك.
نحن حاليا في مرحلة تجريبية وهناك مساحات محدودة ، لذا تأكد من التسجيل الآن!
