YOLOvME: Detección de especies de cebras

Hemos visto a personas usar Ultralytics YOLOv5 para crear una aplicación de estimación del rendimiento de cultivos, detectar plástico en el océano y saber si alguien lleva la mascarilla correctamente. Nos pusimos en contacto con nuestra comunidad y les pedimos que compartieran aún más formas en las que usan YOLOv5 para resolver sus retos.

Kayo Kumabe es una analista de datos de Kumamoto, Japón. Kayo solo lleva trabajando con YOLOv5 el último mes, pero disfruta experimentando con la infraestructura porque "simplemente es inteligente". Para alguien que es nuevo en la IA, Kayo recomienda dedicar tiempo a personalizar su modelo, incluso si no tiene conocimientos de Python o aprendizaje automático. Por lo general, puede resultar difícil distinguir sutilezas en las apariencias a simple vista. Kayo planteó la hipótesis de que, en su lugar, la IA podría detectar fácilmente estas sutiles diferencias.

Para probar esto, Kayo recopiló un conjunto de datos de tres especies diferentes de cebra para alimentar su modelo de Ultralytics YOLOv5. Kayo creó un modelo YOLOv5 para detectar distintos tipos de cebras. Este modelo compara características de los animales y genera una salida que determina la especie de la cebra.

Como resultado, Kayo pudo demostrar su hipótesis. El modelo Ultralytics YOLOv5 fue capaz de detectar cada especie de cebra con un alto nivel de precisión, a pesar de haber sido entrenado con solo 20 imágenes por especie de cebra. Teníamos curiosidad por saber cómo empezó Kayo con la visión por ordenador, así que le hicimos algunas preguntas.

¿Qué te llevó a elegir Ultralytics YOLOv5 para la detección de especies de cebras?#

"Nunca he probado ninguna otra infraestructura de detección de objetos. Ultralytics YOLOv5 me pareció fácil porque no requería programación compleja."

¿Qué aspectos de Ultralytics YOLOv5 te facilitaron el inicio?#

"Recopilé solo 20 imágenes para cada tipo de cebra, hice archivos de etiquetado de la imagen y dejé que Ultralytics YOLOv5 aprendiera. ¡Eso es todo! ¡Es increíble ver que YOLOv5 detectó los tipos de cebra con un 100% de acierto! Tal vez menos de 20 imágenes sean suficientes."

¿Cómo empezaste con el aprendizaje automático y la IA de visión?#

"Algunos de mis clientes están interesados en la IA, así que empecé a estudiarla para ampliar mi trabajo. Cuando descubrí la IA de visión, me emocioné mucho porque parecía mi película favorita, Terminator, en la vida real".

¿Qué otros proyectos tienes en mente para Ultralytics YOLOv5 en el futuro?#

"Me gustaría detectar a mi hijo entre muchos estudiantes en el colegio. Podría ser útil en un día de deportes. Me gustaría hacerlo para una aplicación de iPhone." Para ver más creaciones de Kayo con Ultralytics YOLOv5, consulta su LinkedIn y Twitter.

¿Tienes tu propio caso de uso de Ultralytics YOLOv5?#

Este caso de uso de detección de cebras con Ultralytics YOLOv5 es un gran ejemplo del éxito de YOLOv5 a la hora de distinguir especies. Si aplicamos esta red neuronal a otros tipos diferentes de animales, ¿será capaz YOLOv5 de diferenciarlos? ¿Qué tan bien funcionará el modelo si quieres detectar peatones en un paso de cebra o predecir el rendimiento anual de los cultivos? ¡Da rienda suelta a tu imaginación! Etúcenos con #YOLOvME en nuestras redes sociales con tu propio caso de uso de YOLOv5 y promocionaremos tu trabajo ante la comunidad de ML.

¿Quieres divertirte con la visión artificial de IA pero sin usar código?#

Todo lo que necesitas es una idea. Con Ultralytics Platform, es fácil crear modelos con YOLOv5 y dar vida a tus ideas. Simplificamos las cosas y nos encargamos de todo el MLOps complicado nosotros mismos, para que no necesites saber nada de código para divertirte con la IA. Es fácil empezar y aún más fácil construir tu primer modelo de ML.

Únete a Ultralytics Platform y disfruta de la magia de la IA hoy mismo#

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