YOLOvME: Zebraarten erkennen

Wir haben gesehen, wie Menschen mit Ultralytics YOLOv5 eine App zur Schätzung von Ernteerträgen entwickelt, Plastik im Meer erkannt und überprüft haben, ob jemand seine Maske richtig trägt. Wir haben unsere Community gebeten, weitere Möglichkeiten zu teilen, wie sie mit YOLOv5 ihre Herausforderungen bewältigt.

Kayo Kumabe ist Data Analyst und kommt aus Kumamoto in Japan. Kayo arbeitet erst seit einem Monat mit YOLOv5, experimentiert aber gern mit der Infrastruktur, weil sie „einfach clever“ ist. KI-Neulingen empfiehlt Kayo, Zeit in die Anpassung ihres Modells zu investieren, auch wenn sie keine Kenntnisse in Python oder maschinellem Lernen haben. Mit dem menschlichen Auge lassen sich feine Unterschiede im Aussehen oft nur schwer erkennen. Kayo vermutete, dass KI diese subtilen Unterschiede dagegen leicht erkennen könnte.

Um das zu testen, stellte Kayo einen Datensatz mit drei verschiedenen Zebraarten zusammen, mit dem das Ultralytics-YOLOv5-Modell trainiert werden sollte. Kayo entwickelte ein YOLOv5-Modell, das verschiedene Zebraarten erkennt. Das Modell vergleicht Merkmale der Tiere und gibt die ermittelte Zebraart aus.

So konnte Kayo die eigene Hypothese bestätigen. Das Ultralytics-YOLOv5-Modell erkannte jede Zebraart mit hoher Genauigkeit, obwohl es nur mit 20 Bildern pro Zebraart trainiert wurde. Wir wollten wissen, wie Kayo zur Computer Vision gekommen war, und stellten daher ein paar Fragen.

Warum hast du Ultralytics YOLOv5 zur Erkennung von Zebraarten ausgewählt?#

„Ich habe noch keine andere Infrastruktur zur Objekterkennung ausprobiert. Ultralytics YOLOv5 schien einfach zu sein, da keine aufwendige Programmierung erforderlich war.“

Was hat dir den Einstieg in Ultralytics YOLOv5 erleichtert?#

„Ich habe für jede Zebraart nur 20 Bilder gesammelt, die zugehörigen Annotationsdateien erstellt und Ultralytics YOLOv5 lernen lassen. Das war alles! Es ist erstaunlich, dass YOLOv5 die Zebraarten zu 100 % korrekt erkannt hat! Vielleicht reichen sogar weniger als 20 Bilder.“

Wie hast du mit maschinellem Lernen und Vision AI angefangen?#

„Einige meiner Kunden interessieren sich für KI, deshalb habe ich angefangen, mich damit zu beschäftigen, um mein berufliches Angebot zu erweitern. Als ich auf Vision AI stieß, war ich begeistert, weil es mich an den Film Terminator erinnerte, der plötzlich Wirklichkeit geworden war.“

Welche weiteren Projekte möchtest du künftig mit Ultralytics YOLOv5 umsetzen?#

„Ich würde gern mein Kind unter vielen Schülerinnen und Schülern in der Schule erkennen. Das könnte bei einem Sportfest nützlich sein. Ich würde dafür gern eine iPhone-App entwickeln.“ Weitere Kreationen von Kayo mit Ultralytics YOLOv5 findest du auf LinkedIn und auf Twitter_._

Hast du einen eigenen Anwendungsfall für Ultralytics YOLOv5?#

Dieses Anwendungsbeispiel zur Zebraerkennung mit Ultralytics YOLOv5 zeigt eindrucksvoll, wie erfolgreich YOLOv5 Arten unterscheiden kann. Kann YOLOv5 auch andere Tierarten unterscheiden, wenn wir dieses neuronale Netz darauf anwenden? Wie gut funktioniert das Modell, wenn du Fußgänger auf einem Zebrastreifen erkennen oder den jährlichen Ernteertrag vorhersagen möchtest? Lass deiner Fantasie freien Lauf! Markiere uns in den sozialen Medien mit #YOLOvME und teile dein eigenes YOLOv5-Anwendungsbeispiel. Wir stellen deine Arbeit der ML-Community vor.

Möchtest du mit Computer Vision und KI experimentieren, aber ohne selbst zu programmieren?#

Du brauchst nur eine Idee. Mit der Ultralytics Platform kannst du ganz einfach Modelle mit YOLOv5 erstellen und deine Ideen zum Leben erwecken. Wir halten alles einfach und übernehmen die komplizierte MLOps-Arbeit selbst, damit du auch ohne Programmierkenntnisse Spaß an KI haben kannst. Der Einstieg ist einfach, und dein erstes ML-Modell zu entwickeln, ist noch einfacher.

Melde dich noch heute bei der Ultralytics Platform an und entdecke die Magie der KI#

Leg noch heute los und registriere dich jetzt!