YOLOvME : résoudre le problème du stationnement
Découvre comment Vladimir Panteleev utilise YOLOv5 pour proposer des solutions de stationnement efficaces et rendre le développement en vision par ordinateur accessible et simple avec Ultralytics.
Nuvola Ladi3 min de lecture
Vladimir Panteleev estime que le machine learning est une passion cachée chez tout développeur. Il dirige le département R&D chez Paralect. Au début, l’équipe a utilisé des approches de ML pour créer des outils internes chez Paralect, puis elle s’est mise à développer des produits commerciaux à l’aide de solutions de ML.
Quand as-tu commencé à utiliser Ultralytics YOLOv5 ?#
Vladimir et son équipe n’ont essayé YOLOv5 qu’il y a quelques mois. Depuis, ils sont impressionnés par la simplicité du développement en vision par ordinateur !
Comment as-tu décidé d’utiliser l’IA visuelle pour résoudre le problème de stationnement ?#
Le problème est très facile à résoudre ! Vladimir avait du mal à trouver une place sur le parking près de son bureau. Il a donc décidé d’utiliser des ordinateurs pour résoudre le problème de stationnement ! Il suffit de placer une webcam à la fenêtre d’un bâtiment pour pouvoir suivre les places de stationnement libres 24 h/24 et 7 j/7.
Qu’est-ce qui t’a précisément amené à choisir Ultralytics YOLOv5 ?#
Vladimir et son équipe ont étudié des dizaines de solutions :
- Auto-hébergement
- Basées sur le cloud
- Open source
- Propriétaires
Toutes présentent différentes « nuances », comme un apprentissage mal supervisé, une consommation excessive de ressources, une API/interface utilisateur conçue pour les extraterrestres plutôt que pour les humains, et des prix astronomiquement élevés. Ultralytics YOLOv5 a donc été notre favori dès le départ, car il répondait parfaitement à nos besoins ainsi qu’à ceux de nos partenaires.
Quels aspects d’Ultralytics YOLOv5 ont facilité ton travail ?#
Sans aucun doute, la possibilité de choisir parmi plusieurs modèles ! Elle permet d’utiliser YOLOv5n/s/m/l/x pour différents problèmes, et c’est génial. Son interface conviviale, sa documentation et sa consommation raisonnable de ressources font aujourd’hui d’Ultralytics YOLOv5 une référence dans le domaine de la détection d’objets.
Quels autres défis espères-tu résoudre avec Ultralytics YOLOv5 à l’avenir ?#
Nous sommes prêts à relever tous les défis. Si tu lis cet article et que tu souhaites créer une solution « de pointe » en open source ou pour tout autre usage, n’hésite pas à nous contacter !
Enfin, quel conseil aimerais-tu donner à une personne qui débute dans l’IA ?#
N’aie pas peur et lance-toi ! Avec YOLOv5, Ultralytics a rendu la vision par ordinateur très accessible et abordable. Il y a 10 ans, il fallait littéralement avoir un doctorat ; aujourd’hui, n’importe quel développeur peut mettre en œuvre de telles solutions.
Chez Paralect, Vladimir a pour objectif de fournir à tous les fondateurs des solutions de pointe abordables ! Mais cette ambiance nous donne à tous l’impression que c’est impossible à résoudre. L’équipe défend l’idée de développer en public pour montrer au reste du monde que tout est bien plus simple qu’il n’y paraît ! L’équipe de Vladimir rédige un guide pour aider d’autres créateurs à se lancer dans la vision par ordinateur. Découvre les autres projets de Vladimir sur Twitter !
Si tu penses que ton cas d’usage mérite d’être partagé avec le monde entier et que tu veux raconter ce que tu fais avec YOLOv5, identifie-nous sur les réseaux sociaux avec @Ultralytics et #YOLOvME pour avoir une chance d’être mis à l’honneur.
Écrit par
Responsable du contenu numérique · Ultralytics
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