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YOLOvME: Erkennung von Zebra-Arten

Entdecke auf YOLOv5 innovative Anwendungen wie die Erkennung von Zebraarten und erfahre, wie unsere Community KI für anspruchsvolle Aufgaben einsetzt.

Wir haben gesehen, wie Menschen YOLOv5 nutzen, um eine App zur Schätzung von Ernteerträgen zu entwickeln, Plastik im Meer aufzuspüren und festzustellen, ob jemand seine Maske richtig trägt. Wir haben uns an unsere Community gewandt und sie gebeten, uns mitzuteilen, wie sie YOLOv5 nutzen, um ihre Probleme zu lösen.  

Grevys Zebra

Kayo Kumabe ist ein Datenanalyst aus Kumamoto, Japan. Kayo arbeitet erst seit einem Monat mit YOLOv5 gearbeitet, aber es macht ihm Spaß, mit der Infrastruktur zu experimentieren, denn "sie ist einfach schlau". Jemandem, der neu in der KI ist, empfiehlt Kayo, Zeit damit zu verbringen, sein Modell anzupassen, auch wenn er keine Kenntnisse über python oder maschinelles Lernen hat.

Im Allgemeinen kann es schwierig sein, Feinheiten im Aussehen mit dem menschlichen Auge zu erkennen. Kayo stellte die Hypothese auf, dass KI stattdessen in der Lage sein könnte, diese feinen Unterschiede zu erkennen. Um dies zu testen, stellte Kayo einen Datensatz von drei verschiedenen Zebraarten zusammen, um sein YOLOv5 Modell zu füttern. Kayo erstellte ein YOLOv5 Modell, um verschiedene Zebraarten zu erkennen. Dieses Modell vergleicht Merkmale der Tiere und erzeugt eine Ausgabe, die die Art des Zebras bestimmt.

Als Ergebnis konnte Kayo seine Hypothese beweisen. Das Modell YOLOv5 war in der Lage, jede Zebraart mit einer hohen Genauigkeit zu erkennen, obwohl es mit nur 20 Bildern pro Zebraart trainiert wurde.

Wir waren neugierig darauf, wie Kayo mit Computer Vision angefangen hat, und haben ihnen deshalb ein paar Fragen gestellt.

Bergzebra

Warum hast du dich für YOLOv5 entschieden, um Zebra-Arten aufzuspüren?

"Ich habe noch nie eine andere Infrastruktur zur Objekterkennung ausprobiert. YOLOv5 erschien mir einfach, da es keine harte Programmierung erfordert."

Welche Aspekte von YOLOv5 haben dir den Einstieg erleichtert?

"Ich habe nur 20 Bilder für jede Zebraart gesammelt, Beschriftungsdateien der Bilder erstellt und YOLOv5 lernen lassen. Das ist alles! Es ist erstaunlich, dass YOLOv5 die Zebra-Typen zu 100 % richtig erkannt hat! Vielleicht wären auch weniger als 20 Bilder in Ordnung."

Wie hast du mit maschinellem Lernen und KI angefangen?

"Einige meiner Kunden interessieren sich für KI, also habe ich angefangen, mich damit zu beschäftigen, um meinen Job zu erweitern. Als ich auf Vision AI stieß, war ich sehr aufgeregt, denn sie sah aus wie mein Lieblingsfilm Terminator im echten Leben."

Welche anderen Projekte hast du für Yolov5 in der Zukunft im Sinn?

"Ich würde mein Kind gerne unter vielen Schülern in der Schule entdecken. Das könnte bei einem Sporttag nützlich sein. Ich würde es gerne für eine iPhone-Anwendung machen."

Um mehr von Kayos Kreationen mit YOLOv5 zu sehen, besucheihre LinkedIn und Twitter.

Hast du deinen eigenen YOLOv5 Anwendungsfall?

Dieser Anwendungsfall der Zebraerkennung YOLOv5 ist ein gutes Beispiel für den Erfolg von YOLOv5bei der Unterscheidung von Tierarten. 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 den jährlichen Ernteertrag vorhersagen willst? Lass deiner Fantasie freien Lauf!

Tagge uns mit #YOLOvME auf unseren sozialen Medien mit deinem ganz eigenen YOLOv5 Anwendungsfall und wir werden deine Arbeit in der ML-Community bekannt machen.

Willst du Spaß mit AI Computer Vision haben, aber ohne Code?

Alles, was du brauchst, ist eine Idee. Mit Ultralytics HUBist es einfach, mit YOLOv5 Modelle zu erstellen und deine Ideen zum Leben zu erwecken. Wir machen die Dinge einfach und machen alle komplizierten ML-Modelle selbst, sodass du keinen Code kennen musst, um Spaß an KI zu haben. Der Einstieg ist einfach und noch einfacher ist es, dein erstes ML-Modell zu erstellen.

Werde Mitglied bei Ultralytics HUB und genieße die Magie der KI noch heute

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