YOLOvME : résoudre le problème du stationnement

Vladimir Panteleev pense que l'apprentissage automatique est une passion cachée de tout développeur. Il dirige le département R&D de 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 pour la première fois il y a seulement deux mois. Depuis, ils ont été stupéfaits de voir à quel point le développement de la vision par ordinateur peut être simple !

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

Le problème est simple comme bonjour ! Vladimir a constaté qu'il avait du mal à trouver une place de stationnement dans le parking près de son bureau. Il a donc décidé d'utiliser l'informatique pour résoudre le problème des places de parking! Il suffit de placer une webcam à la fenêtre d'un bâtiment pour pouvoir repérer les places de parking libres 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Qu'est-ce qui vous a poussé à choisir YOLOv5 ?

Vladimir et son équipe ont étudié des dizaines de solutions :

• Auto-hébergé
• Basé sur l'informatique en nuage
• Source ouverte
• Propriétaire

Toutes présentent des "nuances" différentes, telles qu'un apprentissage mal supervisé, 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 favori dès le départ, car il répondait idéalement à nos besoins, ainsi qu'à ceux de nos partenaires.

Quels sont les aspects de YOLOv5 avec lesquels il vous a été facile de travailler ?

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

Quels sont les autres défis que vous comptez relever avec YOLOv5 à l'avenir ?

Nous sommes prêts à relever tous les défis, alors si vous avez lu cet article et que vous êtes intéressé par la construction d'une solution "de pointe" pour l'open source ou tout autre objectif, n'hésitez pas à nous contacter !

Enfin, que recommanderiez-vous à quelqu'un qui ne connaît pas encore 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, alors qu'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 tous penser qu'il s'agit de 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 est en train de rédiger un guide pour aider d'autres constructeurs à se lancer dans la vision par ordinateur. Découvrez les autres projets de Vladimir sur Twitter!

Si vous pensez que votre cas d'utilisation doit être partagé avec le monde entier et que vous voulez raconter ce que vous faites avec YOLOv5, marquez-nous sur les médias sociaux @Ultralytics avec #YOLOvME pour avoir une chance d'être présenté.