YOLOvME: rilevamento delle specie di zebre

Abbiamo visto persone usare Ultralytics YOLOv5 per creare un'app di stima della resa delle colture, rilevare la plastica negli oceani e verificare se qualcuno indossa correttamente la mascherina. Abbiamo contattato la nostra community chiedendo di condividere altri modi in cui utilizza YOLOv5 per risolvere i propri problemi.

Kayo Kumabe è una Data Analyst di Kumamoto, in Giappone. Kayo lavora con YOLOv5 solo da un mese, ma si diverte a sperimentare con l'infrastruttura perché "è semplicemente intelligente". A chi è nuovo nel mondo dell'intelligenza artificiale, Kayo consiglia di dedicare del tempo alla personalizzazione del proprio modello, anche senza avere conoscenze di Python o di machine learning. In generale, può essere difficile distinguere le sottigliezze nell'aspetto a occhio nudo. Kayo ha ipotizzato che, al contrario, l'intelligenza artificiale possa rilevare facilmente queste sottili differenze.

Per testare questo, Kayo ha compilato un dataset di tre diverse specie di zebre per alimentare il proprio modello Ultralytics YOLOv5. Kayo ha creato un modello YOLOv5 per rilevare diversi tipi di zebre. Questo modello confronta le caratteristiche degli animali e produce un output che determina la specie della zebra.

Di conseguenza, Kayo è riuscito a dimostrare la sua ipotesi. Il modello Ultralytics YOLOv5 è stato in grado di rilevare ciascuna specie di zebra con un alto livello di accuratezza, pur essendo addestrato su appena 20 immagini per specie di zebra. Eravamo curiosi di capire come Kayo avesse iniziato con la computer vision, quindi gli abbiamo fatto qualche domanda.

Cosa ti ha spinto a scegliere Ultralytics YOLOv5 per il rilevamento delle specie di zebre?#

"Non ho mai provato nessun'altra infrastruttura di object detection. Ultralytics YOLOv5 è sembrato semplice poiché non richiedeva la programmazione manuale."

Quali aspetti di Ultralytics YOLOv5 ti hanno reso facile iniziare?#

"Ho raccolto solo 20 immagini per ciascun tipo di zebra, ho creato i file di etichettatura dell'immagine e ho lasciato che Ultralytics YOLOv5 apprendesse. È tutto! È incredibile vedere che YOLOv5 ha rilevato i tipi di zebra al 100% correttamente! Forse meno di 20 immagini andrebbero bene."

Come hai iniziato con il machine learning e la Vision AI?#

"Alcuni dei miei clienti sono interessati all'IA, quindi ho iniziato a studiarla per ampliare il mio lavoro. Quando mi sono imbattuta nella Vision AI, ero molto entusiasta perché sembrava il mio film preferito, Terminator, nella vita reale."

Quali altri progetti hai in mente per Ultralytics YOLOv5 in futuro?#

"Mi piacerebbe rilevare mio figlio tra molti studenti a scuola. Potrebbe essere utile durante una giornata di sport. Vorrei realizzarlo per un'applicazione per iPhone." Per scoprire altre creazioni di Kayo con Ultralytics YOLOv5, dai un'occhiata al suo LinkedIn e Twitter.

Hai un tuo caso d'uso per Ultralytics YOLOv5?#

Questo caso d'uso di rilevamento delle zebre con Ultralytics YOLOv5 è un ottimo esempio del successo di YOLOv5 nel distinguere le specie. Se applichiamo questa rete neurale ad altri diversi tipi di animali, YOLOv5 sarà in grado di differenziarli? Quanto funzionerà bene il modello se vuoi rilevare i pedoni sulle strisce pedonali o prevedere la resa annua delle colture? Lascia briglia sciolta alla tua immaginazione! Taggaci con #YOLOvME sui nostri social media con il tuo personalissimo caso d'uso di YOLOv5 e promuoveremo il tuo lavoro nella community ML.

Vuoi divertirti con l'IA e la visione artificiale ma senza scrivere codice?#

Tutto ciò di cui hai bisogno è un'idea. Con Ultralytics Platform, è facile creare modelli con YOLOv5 e dare vita alle tue idee. Rendiamo le cose semplici e gestiamo noi tutta la complessa parte di MLOps, così non hai bisogno di conoscere alcun codice per divertirti con l'IA. È facile iniziare ed è ancora più semplice costruire il tuo primo modello di ML.

Unisciti alla Ultralytics Platform e goditi la magia dell'IA oggi stesso#

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