YOLOvME: Der rätselhafte Fall des Hundekots

Wenn du deinen Hund das nächste Mal in den Garten einer anderen Person machen lässt, solltest du es dir vielleicht zweimal überlegen. Ben Farahmand wurde auf dieses Problem aufmerksam, als seine Tochter ihn darauf hinwies, dass immer mehr Hundekot in seinem Garten auftauchte. Da er nicht wusste, wer dahintersteckte, überlegte Ben, wie er die verantwortliche Person auf frischer Tat ertappen könnte.

Wir wollten wissen, wie die Geschichte ausging. Deshalb haben wir uns mit Ben zusammengesetzt und ihm einige Fragen zu seinen Erfahrungen mit Ultralytics YOLOv5 und visueller KI gestellt.

Wie bist du bei der Entwicklung deines Objekterkennungstools vorgegangen?#

Die Herausforderung erkennen#

„Mir fiel ein Problem auf. Ich dachte: Okay, meine Tochter spielt im Garten und bemerkt dort Hundekot. Ich wollte mit der Person sprechen können, die ihren Hund sein Geschäft verrichten lässt und den Kot nicht aufhebt“, sagt Ben. Ben brauchte eine bessere Lösung, als rund um die Uhr aus dem Fenster zu schauen.

Das passende ML-Modell auswählen#

Bei einer kurzen Google-Suche stieß Ben auf Ultralytics YOLOv5 und begann, sein Modell zu trainieren. „Ich bin auf einige verschiedene verfügbare Modelle gestoßen. YOLOv5 schien eine gute Dokumentation zu haben, also habe ich einfach damit angefangen.“ Anschließend wandte sich Ben an Twitter und dokumentierte die Informationen aus seiner Beobachtungsaktion, sodass wir gespannt mitfieberten.

Das ML-Modell trainieren#

Zu Beginn stieß Ben auf einige Hindernisse. Sein Modell hatte zunächst Schwierigkeiten, kleine Hunde zu erkennen, die weiterhin als Verdächtige galten. Manchmal klassifizierte es kleine Hunde als Vögel, manchmal erkannte es sie überhaupt nicht. In einem konkreten Fall wurde ein großer, flauschiger weißer Hund als Schaf klassifiziert. Um das Problem zu beheben, ersetzte Ben das zuvor verwendete kleine neuronale Netz durch ein größeres – und hatte damit Erfolg. Kleine Hunde wurden nicht mehr als Vögel erkannt, und das vermeintliche Schaf wurde endlich korrekt als Hund identifiziert.

Hast du die verantwortliche Person jemals erwischt?#

„Ja. Was dann passierte, war, dass die Besitzer oft an meinem Garten vorbeigingen. Manchmal war es der Vater, manchmal die Tochter. Als ich mir meine Daten ansah, stellte ich fest, dass der Vater den Hundekot immer aufhob, die Tochter aber nicht.“ In Bens Nachbarschaft scheint sich die Lage verbessert zu haben. „Wir haben einen Brief geschrieben und mit ihnen gesprochen. Seitdem gab es keinen Hundekot mehr. Aber jetzt fühlt es sich manchmal etwas unheimlich an, wenn ich nach draußen gehe und diese Hunde vorbeilaufen sehe. Da frage ich mich schon, ob sie wissen, dass ich sie beobachte.“

Wie bist du auf Ultralytics und YOLOv5 aufmerksam geworden?#

„Nun, eher zufällig. Ich kannte OpenCV und hatte während meines Studiums ein bisschen damit herumgespielt. In meinem Aufbaustudium ging es jedoch eher um Design mit sozialer Wirkung und nicht um technische Entwicklung. Ich habe einfach ein wenig damit experimentiert. Vor Kurzem wusste ich, dass sich das, was ich vorhatte, umsetzen ließ, war mir aber nicht hundertprozentig sicher, ob ich es selbst schaffen würde. Außerdem war mir nicht klar, wie einfach es ist. Ein großes Lob an euch für die hervorragende Dokumentation. Wer auch immer eure Dokumentation geschrieben hat, verdient eine Gehaltserhöhung.“

Welche anderen Herausforderungen würdest du gern mit Ultralytics YOLOv5 angehen?#

„Im Moment fällt mir als Erstes ein Stoppschild in unserer Nachbarschaft ein, das die Leute ständig überfahren. Vielleicht hat schon jemand eine solche Anwendung entwickelt, aber ich würde gern herausfinden, wer das Stoppschild weiterhin missachtet. Allerdings kann ich nicht beurteilen, wie legal es wäre, so etwas einzurichten.“

Ben Farahmand ist Produktmanager bei Tuva Labs, einem kleinen Bildungsunternehmen, Tuva Labs, das die Vermittlung von Datenkompetenz voranbringt und Lehrkräfte dabei unterstützt, lebensnahes Lernen in den Mathematik- und naturwissenschaftlichen Unterricht einzubringen. Tuva Labs stellt Datensätze, Unterrichtsmaterialien und Grafiksoftware bereit, mit denen sich Statistikunterricht aller Art in den Lehrplan integrieren lässt. Ben gründete außerdem FAZA, ein nervenaufreibendes kooperatives Brettspiel mit Pulp-Sci-Fi-Thema, das die klassische Geschichte einer außerirdischen Invasion neu erzählt.

Lies Bens Twitter-Thread, in dem er die Hundekot-Erzählung dokumentiert.

Finde Bens Code im GitHub-Repository dog-detector.