YOLOvME: El misterioso caso de la caca de perro

La próxima vez que dejes que tu perro haga caca en el jardín de alguien, quizá quieras pensártelo dos veces. Ben Farahmand se dio cuenta de que tenía exactamente este problema cuando su hija empezó a alertarle de la afluencia de cacas de perro que habían empezado a aparecer en su jardín. Sin saber quién estaba detrás, Ben empezó a pensar en cómo atrapar al culpable con las manos en la masa.

Necesitábamos saber cómo acababa la historia, así que nos sentamos con Ben y le hicimos algunas preguntas sobre su experiencia con YOLOv5 y la IA de visión.

¿Cómo fue el proceso de creación de la herramienta de detección de objetos?

Identificar el reto

"Vi un problema. Mi hija juega en el jardín y se da cuenta de que hay cacas de perro. Quería poder hablar con la persona que dejaba que el perro hiciera caca y no la recogía", dice Ben. Ben necesitaba encontrar una solución mejor que mirar por la ventana las 24 horas del día.

Elegir el modelo de ML adecuado

Así que, tras una rápida búsqueda en Google, Ben descubrió YOLOv5 y se puso manos a la obra para entrenar su modelo: "Me encontré con un par de modelos diferentes. El YOLOv5 parecía tener una buena documentación, así que empecé con él". Ben recurrió entonces a Twitter y documentó la información de su vigilancia, manteniéndonos en vilo.

Entrenamiento del modelo ML

Al principio, Ben se encontró con un par de obstáculos. Al principio, el modelo de Ben tenía problemas para detectar perros pequeños, que seguían considerándose sospechosos en el caso. A veces clasificaba a los perros pequeños como pájaros y otras no los detectaba en absoluto. En un caso concreto, un perro blanco, grande y peludo fue clasificado como una oveja. Para solucionar este problema, Ben cambió la pequeña red neuronal que había estado utilizando por otra más grande, y tuvo éxito. Los perros pequeños dejaron de identificarse como pájaros y la oveja se identificó correctamente como un perro.

¿Atrapaste alguna vez al culpable?

"Lo hice y lo que acabó ocurriendo es que a menudo los propietarios pasaban por mi patio. A veces pasaba el padre, otras veces la hija. Cuando miré mis datos, descubrí que el padre siempre recogía las cacas del perro, pero la hija no. "Parece que las cosas han mejorado en el barrio de Ben. "Escribimos una carta y hablamos con ellos y hasta ahora no ha habido más cacas de perro. Pero ahora me da un poco de miedo porque a veces salgo a la calle y reconozco a esos perros que pasan. Tengo que preguntarme si saben que los vigilo".

¿Cómo empezó con Ultralytics y YOLOv5?

"Bueno, por accidente, porque conocía OpenCV, ya había jugado con él en la escuela de posgrado. Pero, mi programa de postgrado era más sobre el diseño para el impacto social, sin ningún tipo de enfoque de ingeniería. Me limité a juguetear con él. Hace poco sabía que era posible hacer lo que quería, pero no estaba segura al 100% de poder hacerlo. Tampoco me di cuenta de lo fácil que era. Felicitaciones a ustedes por tener una excelente documentación. Quienquiera que haya escrito vuestra documentación necesita un aumento de sueldo".

¿Qué otros retos le gustaría resolver con YOLOv5?

"De momento, lo primero que se me ocurre es que tenemos una señal de stop en nuestro barrio que la gente se salta todo el rato. Quizá alguien haya creado ya una aplicación como ésta, pero me gustaría averiguar quién sigue saltándose la señal de stop. Sin embargo, no puedo hablar de lo legal que sería para mí crear algo así".

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‍Ben Farahmand es jefe de producto de una pequeña empresa de educación llamada Tuva Labsque cataliza la alfabetización informática y permite a los profesores incorporar el aprendizaje del mundo real a la enseñanza de las matemáticas y las ciencias. Tuva Labs suministra conjuntos de datos, lecciones y software de gráficos que permiten incorporar cualquier tipo de lección de estadística en sus planes de estudios. Ben también fundó FAZAun apasionante juego de mesa cooperativo de ciencia ficción pulp que retoma la clásica historia de la invasión extraterrestre.

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‍Checkout Ben's Twitter thread, documenting the narración de caca de perro.‍

‍Encuentrael repositorio de de Ben en GitHub.