YOLOvME: Zebra-Arterkennung

Wir haben gesehen, wie Leute YOLOv5 nutzen, um eine App zur Schätzung von Ernteerträgen zu entwickeln, Plastik im Ozean zu erkennen und festzustellen, ob jemand seine Maske korrekt trägt. Wir haben uns an unsere Community gewandt und sie gebeten, uns mitzuteilen, wie sie YOLOv5 einsetzen, um ihre Herausforderungen zu meistern.

Kayo Kumabe ist ein Data Analyst aus Kumamoto, Japan. Kayo arbeitet erst seit einem Monat mit YOLOv5, experimentiert aber gerne mit der Infrastruktur, weil „sie einfach clever ist“. Für jemanden, der neu in der KI-Welt ist, empfiehlt Kayo, Zeit in die Anpassung des eigenen Modells zu investieren, selbst wenn man keine Kenntnisse in Python oder Machine Learning hat. Im Allgemeinen kann es schwierig sein, Feinheiten im Erscheinungsbild mit dem menschlichen Auge zu unterscheiden. Kayo stellte die Hypothese auf, dass eine KI stattdessen diese subtilen Unterschiede leicht erkennen könnte.

Um dies zu testen, erstellte Kayo einen Datensatz mit drei verschiedenen Zebraarten, um das YOLOv5-Modell zu füttern. Kayo erstellte ein YOLOv5-Modell, um verschiedene Arten von Zebras zu erkennen. Dieses Modell vergleicht die Merkmale der Tiere und liefert ein Ergebnis, das die Zebraart bestimmt.

Als Ergebnis konnte Kayo die Hypothese bestätigen. Das YOLOv5-Modell war in der Lage, jede Zebraart mit einem hohen Genauigkeitsgrad zu erkennen, obwohl es mit nur 20 Bildern pro Zebraart trainiert wurde. Wir waren neugierig zu erfahren, wie Kayo mit Computer Vision angefangen hat, also haben wir ein paar Fragen gestellt.

Link to this sectionWas hat dich dazu bewogen, YOLOv5 für die Erkennung von Zebraarten zu wählen?#

„Ich habe noch nie eine andere Infrastruktur zur Objekterkennung ausprobiert. YOLOv5 erschien mir einfach, da keine komplexe Programmierung erforderlich war.“

Link to this sectionWelche Aspekte von YOLOv5 haben dir den Einstieg erleichtert?#

„Ich habe nur 20 Bilder pro Zebraart gesammelt, Label-Dateien für die Bilder erstellt und YOLOv5 lernen lassen. Das war alles! Es ist erstaunlich zu sehen, dass YOLOv5 die Zebraarten zu 100 % korrekt erkannt hat! Vielleicht würden sogar weniger als 20 Bilder reichen.“

Link to this sectionWie hast du mit Machine Learning und Vision AI angefangen?#

„Einige meiner Kunden interessieren sich für KI, also habe ich angefangen, mich damit zu beschäftigen, um meine beruflichen Möglichkeiten zu erweitern. Als ich auf Vision AI stieß, war ich sehr begeistert, weil es wie in meinem Lieblingsfilm Terminator im echten Leben aussah.“

Link to this sectionWelche anderen Projekte hast du für YOLOv5 in der Zukunft geplant?#

„Ich möchte mein Kind unter vielen Schülern in der Schule erkennen. Das könnte an einem Sporttag nützlich sein. Ich würde das gerne für eine iPhone-App umsetzen.“ Um mehr von Kayos Kreationen mit YOLOv5 zu sehen, schau dir ihr LinkedIn und Twitter an.

Link to this sectionHast du deinen eigenen Anwendungsfall für YOLOv5?#

Dieser YOLOv5-Anwendungsfall zur Zebraerkennung ist ein großartiges Beispiel für den Erfolg von YOLOv5 bei der Unterscheidung von Arten. Wenn wir dieses neuronale Netzwerk auf andere Tierarten anwenden, wird YOLOv5 dann in der Lage sein, diese zu unterscheiden? Wie gut wird das Modell funktionieren, wenn du Fußgänger auf einem Zebrastreifen erkennen oder jährliche Ernteerträge vorhersagen willst? Lass deiner Fantasie freien Lauf! Markiere uns mit #YOLOvME in deinen sozialen Medien mit deinem eigenen YOLOv5-Anwendungsfall und wir werden deine Arbeit in der ML-Community bewerben.

Link to this sectionMöchtest du Spaß mit KI-Computer-Vision haben, aber ohne zu programmieren?#

Alles, was du brauchst, ist eine Idee. Mit der Ultralytics Platform ist es einfach, Modelle mit YOLOv5 zu erstellen und deine Ideen zum Leben zu erwecken. Wir machen die Dinge einfach und erledigen das gesamte komplizierte MLOps selbst, sodass du keinen Code beherrschen musst, um Spaß mit KI zu haben. Der Einstieg ist einfach und es ist noch einfacher, dein erstes ML-Modell zu bauen.

Link to this sectionTritt der Ultralytics Platform bei und genieße noch heute die Magie der KI#

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