YOLOvME : détection des espèces de zèbres

Nous avons vu des personnes utiliser Ultralytics YOLOv5 pour créer une application d’estimation du rendement des cultures, détecter le plastique dans l’océan et vérifier si une personne porte correctement son masque. Nous avons contacté notre communauté pour lui demander de partager d’autres façons d’utiliser YOLOv5 afin de relever ses défis.

Kayo Kumabe est analyste de données à Kumamoto, au Japon. Kayo n’utilise YOLOv5 que depuis un mois, mais aime expérimenter avec l’infrastructure parce que « c’est tout simplement intelligent ». Aux personnes qui débutent en IA, Kayo recommande de prendre le temps de personnaliser leur modèle, même sans connaissances en Python ou en apprentissage automatique. Il peut être difficile de distinguer à l’œil nu les subtilités d’apparence. Kayo a émis l’hypothèse que l’IA pourrait facilement détecter ces différences subtiles.

Pour vérifier cette hypothèse, Kayo a rassemblé un jeu de données composé de trois espèces différentes de zèbres afin d’entraîner son modèle Ultralytics YOLOv5. Kayo a créé un modèle YOLOv5 capable de détecter différents types de zèbres. Ce modèle compare les caractéristiques des animaux et détermine l’espèce du zèbre.

Kayo a ainsi pu confirmer son hypothèse. Le modèle Ultralytics YOLOv5 a détecté chaque espèce de zèbre avec une grande précision, bien qu’il ait été entraîné sur seulement 20 images par espèce. Nous voulions savoir comment Kayo avait découvert la vision par ordinateur et lui avons posé quelques questions.

Pourquoi as-tu choisi Ultralytics YOLOv5 pour détecter les espèces de zèbres ?#

« Je n’ai jamais essayé d’autre infrastructure de détection d’objets. Ultralytics YOLOv5 m’a semblé facile à utiliser, car il ne nécessitait pas de programmation complexe. »

Quels aspects d’Ultralytics YOLOv5 t’ont facilité la prise en main ?#

« J’ai collecté seulement 20 images pour chaque type de zèbre, créé des fichiers d’annotation pour les images, puis laissé Ultralytics YOLOv5 apprendre. C’est tout ! C’est incroyable de voir que YOLOv5 a détecté les types de zèbres avec une précision de 100 % ! Peut-être que moins de 20 images auraient suffi. »

Comment as-tu découvert l’apprentissage automatique et l’IA de vision ?#

« Certains de mes clients s’intéressaient à l’IA, alors j’ai commencé à l’étudier pour élargir mes perspectives professionnelles. Quand j’ai découvert l’IA de vision, j’étais très enthousiaste, car elle ressemblait au film Terminator, mais dans la vraie vie. »

Quels autres projets envisages-tu pour Ultralytics YOLOv5 à l’avenir ?#

« J’aimerais détecter mon enfant parmi de nombreux élèves à l’école. Cela pourrait être utile lors d’une journée sportive. J’aimerais en faire une application pour iPhone. » Pour découvrir d’autres créations de Kayo avec Ultralytics YOLOv5, consulte son LinkedIn et Twitter_._

Tu as ton propre cas d’usage d’Ultralytics YOLOv5 ?#

Ce cas d’utilisation d’Ultralytics YOLOv5 pour détecter des zèbres est un excellent exemple de la capacité de YOLOv5 à distinguer les espèces. Si nous appliquons ce réseau neuronal à d’autres types d’animaux, YOLOv5 saura-t-il les différencier ? Dans quelle mesure le modèle fonctionnera-t-il si tu veux détecter des piétons sur un passage piéton ou prévoir le rendement annuel des cultures ? Laisse libre cours à ton imagination ! Identifie-nous avec #YOLOvME sur nos réseaux sociaux et partage ton propre cas d’utilisation de YOLOv5 ; nous présenterons ton travail à la communauté du ML.

Tu veux t’amuser avec la vision par ordinateur et l’IA, mais sans code ?#

Tout ce qu’il te faut, c’est une idée. Avec Ultralytics Platform, tu peux facilement créer des modèles avec YOLOv5 et concrétiser tes idées. Nous simplifions les choses et prenons en charge toute la complexité du MLOps, pour que tu puisses t’amuser avec l’IA sans avoir besoin de savoir coder. Il est facile de se lancer et encore plus facile de créer ton premier modèle de ML.

Rejoins Ultralytics Platform et découvre dès aujourd’hui la magie de l’IA#

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