YOLOvME : Résoudre le problème de stationnement

Vladimir Panteleev pense que l'apprentissage automatique est une passion cachée de tout développeur. Il dirige le département R&D chez Paralect. L'équipe a d'abord utilisé des approches d'apprentissage automatique pour les outils internes de Paralect, puis a commencé à travailler sur des produits commerciaux utilisant des solutions d'apprentissage automatique.

Quand avez-vous commencé à utiliser YOLOv5 ?

Vladimir et son équipe ont essayé YOLOv5 il y a seulement quelques mois. Depuis, ils sont étonnés de la simplicité du développement de la vision par ordinateur !

Comment avez-vous décidé d'utiliser la vision IA pour résoudre le problème de stationnement ?

Le problème est un jeu d'enfant ! Vladimir s'est rendu compte qu'il avait du mal à trouver une place de parking près de son bureau. Il a donc décidé d'utiliser des ordinateurs pour aider à résoudre le problème des places de stationnement ! Une webcam est simplement placée dans la fenêtre d'un bâtiment, ce qui permet de suivre les places de stationnement libres 24 h/24 et 7 j/7.

Qu'est-ce qui vous a spécifiquement fait choisir YOLOv5 ?

Vladimir et son équipe ont examiné des dizaines de solutions :

• Auto-hébergées
• Basées sur le cloud
• Open source
• Propriétaires

Elles ont toutes des « nuances » différentes, telles qu'un apprentissage supervisé de mauvaise qualité, une surconsommation de ressources, une API/UI conçue pour les extraterrestres et non pour les humains, et des prix astronomiques. YOLOv5 a donc été notre préféré dès le début, car il répondait parfaitement à nos besoins, ainsi qu'à ceux de nos partenaires.

Quels aspects de YOLOv5 ont facilité votre travail ?

Sans aucun doute, la possibilité de choisir des modèles ! Cela vous permet d'utiliser YOLOv5n/s/m/l/x pour différents problèmes, et c'est incroyable. L'interface conviviale, la documentation et la consommation équitable des ressources font de YOLOv5 un leader dans le domaine de la détection d'objets aujourd'hui.

Quels autres défis prévoyez-vous de résoudre avec YOLOv5 à l'avenir ?

Nous sommes prêts à relever tous les défis, donc si vous lisez cet article et que vous souhaitez créer une solution "de pointe" pour l'open source ou à d'autres fins, n'hésitez pas à nous contacter !

Et enfin, que recommanderiez-vous à quelqu'un qui débute dans l'IA ?

N'ayez pas peur et essayez ! Ultralytics a rendu la vision par ordinateur très accessible et abordable avec YOLOv5. Il y a 10 ans, il fallait littéralement être titulaire d'un doctorat, mais aujourd'hui, de telles solutions peuvent être mises en œuvre par n'importe quel développeur.

L'objectif de Vladimir chez Paralect est de fournir des solutions de pointe abordables à tous les fondateurs ! Mais cette atmosphère nous fait penser à tous que c'est quelque chose d'insoluble. Ils défendent l'idée de construire en public pour montrer au reste du monde que tout est beaucoup plus facile qu'il n'y paraît ! L'équipe de Vladimir rédige un guide pour aider les autres constructeurs à démarrer avec la vision par ordinateur. Découvrez les autres projets de Vladimir sur Twitter !

Si vous pensez que votre cas d'utilisation devrait être partagé avec le monde et que vous voulez dire ce que vous faites avec YOLOv5, taguez-nous sur les médias sociaux @Ultralytics avec #YOLOvME pour avoir une chance d'être mis en avant.