Un avenir plus vert grâce à l'IA de vision et à Ultralytics YOLO

‍TrashBestie est une nouvelle application qui nous aide à trier et à gérer les déchets d'une manière différente et meilleure grâce à la vision par ordinateur. TrashBestie utilise l'apprentissage profond et une technologie de pointe pour aider les gens à agir afin de rendre la planète plus propre et plus durable.

L'équipe derrière TrashBestie envisage un avenir où les déchets ne sont plus une nuisance, mais une opportunité de changement positif. Le tri des déchets est important pour protéger l'environnement, économiser les ressources et réduire la pollution. Dans cette optique, TrashBestie est devenue la solution numérique qui permet aux individus de prendre des décisions éclairées en matière de gestion des déchets, et ce, sans effort. L'objectif est clair : inspirer un mouvement collectif vers une gestion responsable des déchets et favoriser une planète plus propre pour les générations futures.

Rencontrez l'équipe derrière TrashBestie

Avant de nous plonger dans la technologie innovante derrière TrashBestie, rencontrons ses créateurs :

• Helge Rölleke : Fort d'une expérience dans la vente de solutions pour le secteur de la santé, Helge s'est tourné vers la science des données et a mené des recherches novatrices sur la performance des entreprises et la rémunération des dirigeants. C'est également un passionné de champignons, ouvert aux nouvelles opportunités en science des données.
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• My : Un scientifique des données et développeur frontend qui combine ses compétences pour relever des défis complexes et créer des applications web conviviales.
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• Simantini Shinde : Une jeune scientifique des données spécialisée dans l'analyse des données, l'apprentissage automatique et plus encore. Simantini est une fervente défenseure du développement open source qui explore constamment de nouvelles technologies et poursuit un mode de vie équilibré et durable.
  

Le parcours vers l'apprentissage automatique et la vision IA

Helge a commencé à étudier l'apprentissage automatique pendant sa thèse de maîtrise, en examinant le lien entre la rémunération d'un gestionnaire et le succès d'une entreprise. Cela impliquait l'utilisation de modèles de régression et de techniques d'apprentissage automatique. Helge a pu approfondir le monde de l'IA de vision au Bootcamp de Spiced Academy. Ici, il a expérimenté l'apprentissage profond et a déterminé l'utilité des modèles Ultralytics YOLO.

Mon amie a partagé ses projets de science des données, ce qui a suscité son intérêt pour l’apprentissage automatique. La façon dont les données pouvaient révéler des informations et optimiser les processus la fascinait. C’est pourquoi elle a rejoint le Bootcamp, où elle a rencontré Simantini et Helge.

Simantini a commencé à explorer l’apprentissage automatique pendant sa thèse de maîtrise. Elle a découvert son potentiel dans son domaine de travail, qui consiste à évaluer les dommages causés aux bâtiments par les tremblements de terre. Après avoir obtenu son diplôme, Simanti a occupé différents emplois liés aux données. Ces emplois l’ont finalement conduite à un camp d’entraînement en science des données et ont éveillé son intérêt pour l’apprentissage automatique et l’IA de vision.

Choisir Ultralytics YOLO pour TrashBestie

L'utilisation de Ultralytics YOLOv8 par TrashBestie comme outil principal est stratégique.

• Facile d'utilisation : Étant donné que YOLOv8 est open source et facile à utiliser, il était très accessible à l'équipe.
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• Précision : YOLOv8 offre une meilleure précision, en particulier dans les scores de précision.
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• Flexibilité : L'équipe a pu intégrer YOLOv8 de manière transparente à Roboflow, améliorant ainsi son flux de travail.
  

Comment fonctionne TrashBestie ?

TrashBestie fonctionne comme un assistant personnel de tri des déchets, utilisant l'intelligence artificielle pour simplifier le processus en quatre étapes simples :

1. Détectez avec votre caméra. Utilisez la caméra de votre appareil pour capturer une image de l'article de déchet dont vous ne savez pas comment vous débarrasser.
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2. Reconnaissance instantanée. Grâce à la technologie de reconnaissance d'images de YOLOv8, l'application peut rapidement analyser les images et identifier différents types de déchets.
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3. Informations pédagogiques. TrashBestie ne s’arrête pas aux recommandations. Cet outil fournit aux utilisateurs des informations pédagogiques pour comprendre les méthodes d’élimination des déchets suggérées. En retour, cela favorise l’apprentissage à long terme et des habitudes conscientes d’élimination des déchets.
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4. Facile à utiliser et accessible. L’application est conviviale et accessible à tous, ce qui rend le tri des déchets écologiquement responsable réalisable pour toute personne utilisant un appareil Android.

Essayez-le

Création de TrashBestie

Le parcours de développement de TrashBestie comprend une série d'étapes cruciales :

1. Étiquetage et annotation. Les images sont soigneusement étiquetées et annotées à l'aide d'outils comme Roboflow afin de créer un ensemble de données robuste pour l'entraînement.
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2. Exportation de l'ensemble de données. Après avoir exporté l'ensemble de données étiqueté, l'ensemble de données de détection d'objets est prêt pour l'entraînement.
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3. Entraînement avec YOLOv8. Le modèle YOLOv8 est entraîné sur l'ensemble de données exporté, en se concentrant sur l'affinage de ses paramètres pour une précision améliorée de la détection d'objets.
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4. Déploiement Streamlit. Le modèle YOLOv8 est intégré à l'application Streamlit, assurant une détection d'objets efficace et précise. Cette application est hébergée sur GitHub en utilisant YOLOv8 et Streamlit pour la détection et le suivi d'objets.
   

L'avenir de TrashBestie

TrashBestie continue de s'améliorer en ajoutant la localisation, en la rendant plus accessible sur iOS et Android, et en affinant les techniques de traitement d'image. L'équipe s'engage à améliorer continuellement les performances et la précision de l'application.

Consultez leur projet sur Devpost, qui comprend une galerie d'images et une vidéo YouTube présentant les détails de leur travail.

TrashBestie a pour mission de révolutionner la gestion des déchets et de rendre notre planète plus propre et plus durable. Il s'agit d'un premier pas vers l'avenir, qui pourrait même révolutionner la conception des carrières dans la gestion des déchets. Rejoignez-les dans ce voyage passionnant vers un avenir plus vert !

Entrez en contact avec l'équipe TrashBestie :

Helge : LinkedIn, GitHub

Simantini : LinkedIn, GitHub, Medium

Mon : LinkedIn