YOLOvME: El misterioso caso de las heces de perro

La próxima vez que deje que su perro haga sus necesidades en el jardín de alguien, quizás quiera pensárselo dos veces. Ben Farahmand se dio cuenta de que tenía este mismo problema cuando su hija empezó a alertarle de la afluencia de excrementos de perro que habían empezado a aparecer en su jardín. Sin saber quién estaba detrás de esto, Ben empezó a pensar en cómo podía pillar 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 su proceso de creación de su herramienta de detección de objetos?

Identificación del desafío

"Vi un problema. Pensé, está bien, mi hija juega en el jardín y se da cuenta de las heces del perro en el jardín. Quería poder hablar con la persona que estaba dejando que el perro defecara y no lo recogiera.", dice Ben. Ben necesitaba encontrar una solución mejor que mirar por la ventana las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Elegir el modelo de ML adecuado

Así que, tras una rápida búsqueda Google , Ben descubrió YOLOv5 y se puso manos a la obra para entrenar su modelo: "Me encontré con un par de modelos diferentes. 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 classify 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.

¿Alguna vez atrapaste al culpable?

"Lo hice y lo que terminó sucediendo es que a menudo los dueños pasaban por mi jardín. A veces pasaba el padre, otras veces la hija. Cuando miré mis datos, descubrí que el padre siempre recogía las heces del perro, pero la hija no. "Parece que las cosas han mejorado en el vecindario de Ben. "Escribimos una carta y hablamos con ellos y hasta ahora no ha habido más heces de perro. Pero, ahora se siente un poco espeluznante porque a veces salgo y reconozco a estos perros que pasan. Tengo que preguntarme si saben que los observo."

¿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?

“En este momento, lo primero que me viene a la mente es que tenemos una señal de stop en nuestro vecindario que la gente se salta todo el tiempo. Tal vez alguien ya haya creado una aplicación como esta, pero me gustaría averiguar quién sigue saltándose la señal de stop. Sin embargo, no puedo decir hasta qué punto sería legal para mí instalar algo así.“

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‍Ben Farahmand es gerente de producto para una pequeña empresa de educación llamada Tuva Labs, que cataliza la educación en alfabetización de datos y permite a los profesores llevar el aprendizaje del mundo real a la instrucción de matemáticas y ciencias. Tuva Labs suministra conjuntos de datos, lecciones y software de gráficos que permiten la incorporación de cualquier tipo de lección de estadística en sus planes de estudio. Ben también fundó FAZA, un emocionante juego de mesa cooperativo con un tema de ciencia ficción pulp que cuenta la clásica historia de invasión extraterrestre.

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‍Consulta el hilo de Twitter de Ben, donde documenta la narrativa de las heces de perro.‍

‍Encuentra el repositorio de GitHub de Ben aquí.