YOLOvME: اكتشاف أنواع الحمار الوحشي

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

كايو كومابي محللة بيانات من كوماموتو، اليابان. تعمل كايو مع YOLOv5 منذ شهر واحد فقط ولكنها تستمتع بتجربة البنية التحتية لأنها “ببساطة ذكية.” بالنسبة لشخص جديد في مجال الذكاء الاصطناعي، توصي كايو بأن يقضي بعض الوقت في تخصيص نموذجه، حتى لو لم يكن لديه معرفة بـ Python أو تعلم الآلة.

بشكل عام، قد يكون من الصعب تمييز الفروق الدقيقة في المظاهر بالعين البشرية. افترضت كايو أنه بدلاً من ذلك، قد يتمكن الذكاء الاصطناعي بسهولة من اكتشاف هذه الاختلافات الدقيقة. لاختبار ذلك، قامت كايو بتجميع مجموعة بيانات لثلاثة أنواع مختلفة من الحمار الوحشي لتغذية نموذج YOLOv5 الخاص بها. أنشأت كايو نموذج YOLOv5 لاكتشاف أنواع مختلفة من الحمير الوحشية. يقارن هذا النموذج ميزات الحيوانات وينتج مخرجات تحدد نوع الحمار الوحشي.

نتيجة لذلك، تمكنت كايو من إثبات فرضيتها. تمكن نموذج YOLOv5 من اكتشاف كل نوع من أنواع الحمار الوحشي بمستوى عالٍ من الدقة، بينما تم تدريبه على 20 صورة فقط لكل نوع من أنواع الحمار الوحشي.

كنا فضوليين لفهم كيف بدأت كايو في مجال رؤية الكمبيوتر، لذلك طرحنا عليها بعض الأسئلة.

ما الذي قادك إلى اختيار YOLOv5 لغرض الكشف عن أنواع الحمار الوحشي؟

"لم أجرب أبدًا أي بنية أساسية أخرى لاكتشاف الأجسام. بدا YOLOv5 سهلاً لأنه لا يتطلب ترميزًا يدويًا."

ما هي الجوانب التي سهلت عليك البدء في استخدام YOLOv5؟

"لقد جمعت 20 صورة فقط لكل نوع من أنواع الحمار الوحشي، وأعددت ملفات لتصنيف الصور، وتركت YOLOv5 يتعلم. هذا كل شيء! من المدهش رؤية أن YOLOv5 اكتشف أنواع الحمار الوحشي بدقة 100٪! ربما أقل من 20 صورة ستكون كافية."

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 فيها لـ Yolov5 في المستقبل؟

"أود اكتشاف طفلي بين العديد من الطلاب في المدرسة. يمكن أن يكون ذلك مفيدًا في يوم رياضي. أود أن أصنع تطبيقًا لأجهزة iPhone."

لمعرفة المزيد من إبداعات Kayo باستخدام YOLOv5، تفقد حساباتهم علىLinkedIn وTwitter.

هل لديك حالة استخدام YOLOv5 خاصة بك؟

تُعد حالة استخدام YOLOv5 هذه للكشف عن الحمار الوحشي مثالًا رائعًا على نجاح YOLOv5 في تمييز الأنواع. إذا قمنا بتطبيق هذه الشبكة العصبية على أنواع مختلفة أخرى من الحيوانات، فهل سيتمكن YOLOv5 من التمييز بينها؟ ما مدى جودة عمل النموذج إذا كنت ترغب في اكتشاف المشاة في ممر المشاة أو التنبؤ بغلة المحاصيل السنوية؟ أطلق العنان لخيالك!

ضع علامة لنا باستخدام #YOLOvME على وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بنا مع حالة استخدام YOLOv5 الخاصة بك وسنقوم بالترويج لعملك لمجتمع ML.

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 وتحويل أفكارك إلى واقع. نحن نبسط الأمور ونتولى جميع عمليات تعلم الآلة المعقدة (MLOps) بأنفسنا، لذلك لا تحتاج إلى معرفة أي تعليمات برمجية للاستمتاع بالذكاء الاصطناعي. من السهل البدء، والأسهل من ذلك هو بناء نموذج تعلم الآلة الأول الخاص بك.

انضم إلى Ultralytics HUB واستمتع بسحر الذكاء الاصطناعي اليوم

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