YOLOvME : Détection d'espèces de zèbres

Nous avons vu des gens utiliser YOLOv5 pour créer une application d'estimation du rendement des cultures, detect plastique dans l'océan et savoir si quelqu'un porte correctement son masque. Nous avons fait appel à notre communauté et lui avons demandé de partager d'autres façons d'utiliser YOLOv5 pour résoudre leurs problèmes.  

Kayo Kumabe est un analyste de données originaire de Kumamoto, au Japon. Kayo n'a travaillé qu'avec YOLOv5 depuis un mois seulement, mais il aime expérimenter avec l'infrastructure parce qu'elle est "intelligente". Kayo recommande aux novices en matière d'IA de passer du temps à personnaliser leur modèle, même s'ils n'ont pas de connaissances en python ou en apprentissage automatique.

En règle générale, l'œil humain a du mal à distinguer les subtilités des apparences. Kayo a émis l'hypothèse que l'IA pourrait facilement detect ces différences subtiles. Pour tester cette hypothèse, Kayo a compilé un ensemble de données de trois espèces différentes de zèbres pour alimenter son modèle YOLOv5 . Kayo a créé un modèle YOLOv5 pour detect différents types de zèbres. Ce modèle compare les caractéristiques des animaux et produit un résultat qui détermine l'espèce du zèbre.

Kayo a ainsi pu prouver son hypothèse. Le modèle YOLOv5 a été capable de detect chaque espèce de zèbre avec un haut niveau de précision, tout en étant entraîné sur seulement 20 images par espèce de zèbre.

Nous étions curieux de comprendre comment Kayo s'est lancé dans la vision par ordinateur, et nous leur avons donc posé quelques questions.

Qu'est-ce qui vous a amené à choisir YOLOv5 pour la détection des espèces zébrées ?

"Je n'ai jamais essayé d'autres infrastructures de détection d'objets. YOLOv5 m'a semblé facile puisqu'il ne nécessitait pas de codage en dur."

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

"J'ai collecté seulement 20 images pour chaque type de zèbre, j'ai créé des fichiers d'étiquetage de l'image et j'ai laissé YOLOv5 apprendre. C'est tout ! Il est étonnant de voir que YOLOv5 a détecté les types de zèbres à 100 % correctement ! Peut-être que moins de 20 images suffiraient".

Comment avez-vous fait vos débuts dans le Machine Learning et la Vision IA ?

« Certains de mes clients s'intéressent à l'IA, alors j'ai commencé à l'étudier pour élargir mon travail. Quand je suis tombé sur la vision par l'IA, j'étais très excité parce que ça ressemblait à mon film préféré Terminator dans la vraie vie. »

Quels sont les autres projets que vous envisagez pour Yolov5 à l'avenir ?

"J'aimerais detect mon enfant parmi les nombreux élèves de l'école. Cela pourrait être utile lors d'une journée sportive. J'aimerais le créer pour une application iPhone."

Pour découvrir d'autres créations de Kayo avec YOLOv5, consultez leur LinkedIn et Twitter.

Vous avez votre propre cas d'utilisation de YOLOv5 ?

Ce cas d'utilisation de YOLOv5 sur la détection des zèbres est un excellent exemple de la capacité de YOLOv5à distinguer les espèces. Si nous appliquons ce réseau neuronal à d'autres types d'animaux, YOLOv5 sera-t-il capable de les différencier ? Dans quelle mesure le modèle fonctionnera-t-il si vous souhaitez detect piétons sur un passage piéton ou prédire le rendement annuel d'une culture ? Laissez libre cours à votre imagination !

Étiquetez-nous avec #YOLOvME sur nos médias sociaux avec votre propre cas d'utilisation de YOLOv5 et nous ferons la promotion de votre travail auprès de la communauté ML.

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