YOLO26の紹介: 次世代のビジョンAI。
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ビジョンAI

コンピュータビジョンエンジニアになるには

UltralyticsでコンピュータビジョンAIの変革力を探りましょう。業界の応用事例を発見し、Muhammad Rizwan Munawarのような専門エンジニアから学びましょう。

ULUltralyticsチーム
4 min read
コンピュータビジョンエンジニア Muhammad Rizwan Munawar

コンピュータビジョン(CV)は、コンピュータが視覚世界を解釈・理解できるように学習させる人工知能の一分野です。この技術は人間の視覚と非常に似た仕組みで機能しますが、いくつかの重要な違いがあります。人間は一生かけて培った文脈の知識を使って、対象物の識別や距離の把握、動きの有無、画像に異常がないかなどを判断します。

CV技術は、単にコンピュータが画像を表示できるだけでなく、接近する物体の距離や動きを判断するなど、画像からメッセージや目的を抽出することに関連しています。人工知能の進歩やディープラーニング、ニューラルネットワークの革新のおかげで、この分野は近年飛躍的な進歩を遂げており、物体の検出やラベル付けに関する特定のタスクでは人間を凌駕するまでになっています。

視覚世界を解釈するコンピュータービジョン

CVは、例えば診断実装に非常に有用な医療業界など、現実世界の問題を解決する技術を実現します。しかし、CVの有用性はスポーツ、小売、農業、輸送、製造など、他の多くの用途にも広がっています。Ultralyticsでは、誰もが簡単にモデルのトレーニングや機械学習を行えるようにしています。私たちの目標は、技術的な詳細を気にすることなく、人工知能の力を活用していただくことです。私たちの取り組みにより、中学生であってもUltralytics PlatformYOLOv5を使ってモデルのトレーニングを始めている事例も見られます。

「コンピュータビジョンは、ディープラーニングと人工知能の世界から生まれた最も驚くべき成果の一つです。ディープラーニングがコンピュータビジョンの分野にもたらした進歩は、この分野を真に際立たせるものとなりました。」

Wayne Thompson氏、SASデータサイエンティスト

CVエンジニアは、ビジョンAIや機械学習の研究を応用して現実世界の問題を解決します。CVエンジニアは一般的に、画像認識、機械学習、エッジAI、ネットワーク・通信、ディープラーニング、人工知能、高度なコンピューティング、画像アノテーション、データサイエンス、画像/ビデオセグメンテーションなど、さまざまなシステムにおいて豊富な経験を持っています。それでは早速、あるコンピュータビジョンエンジニアを紹介し、その経験を共有したいと思います。

Link to this sectionMuhammad氏の紹介です!#

Muhammad Rizwan Munawar

Muhammad Rizwan Munawar氏はコンピュータビジョンエンジニアです。COMSATS大学イスラマバード校ワハ・キャンパスにて人工知能を専門分野としてコンピュータサイエンスの学士号を取得しました。彼の専門知識はビジョン分野にとどまりません。さらなるスキルがキャリアの成長や向上に役立つことを理解しているため、デスクトップアプリケーション、Webフロントエンド、魅力的なダッシュボード開発の知識も備えています。現在はフリーランスとして、クライアントのニーズに基づいたさまざまな用途のソリューション開発に取り組んでいます。

Link to this section機械学習やビジョンAIの世界に入ったきっかけは何ですか?#

「そうですね、困難とたゆまぬ努力の積み重ねでした。始めた当初は物体検出についてさえ知りませんでしたが、ビジョンAIに対して強い好奇心と情熱を持っていました。大学の最終学年でスキルを身につけるためにフリーランスを始めました。それと並行して、様々なYouTubeチャンネルで機械学習の基本概念を学び始めました。7〜8ヶ月間継続して取り組んだ後、ビジョンAIとディープラーニングへの深い理解が得られたため、CV分野でプロのキャリアを歩むことを決めました。」

Link to this sectionYOLOv5の経験について教えてください!#

「YOLOv5はリリース当初から使用していますが、様々な用途に合わせて適切に開発や修正を行うようになったのは1年半前からになります。」「当初は物体検出に関する問題に取り組んでいたため、関連する様々なアルゴリズムの調査を始めました。研究に時間を費やした後、様々な物体検出器のmAPを比較したところ、COCOデータセットにおけるYOLOv5の精度が当時の他の検出器と比較して非常に高いことに気づきました。そこで、データをラベル付けし、人を検出することを目的として、カスタムデータでYOLOv5をファインチューニングしました。」「YOLOv5は使用、変更、ファインチューニングが非常に簡単であり、問題に直面した際には巨大なコミュニティが常にサポートしてくれます。YOLOv5の定期的なアップデートのおかげで、効率的に物体検出を行うための日々が非常に楽になっています。」

Ultralytics YOLOv5による物体検出

Link to this section初心者のためのMuhammad氏の3つのヒント#

  1. 新しい概念を継続的に学び、ルーチンを確立してください。Muhammad氏は、一貫性を成功の最大の要因の一つとして挙げています。
  2. 新しいアイデアを常に考え続けてください。それが突飛なものであっても構いません!それは物事を深く考える助けになります。これらのアイデアをある程度のレベルまで実装し、ドキュメントに書き留めてください。常にこの戦略に従ってください。
  3. CVに関連するプロジェクトを開発してください。定期的にプロジェクトに取り組むことは、CV分野への学びを深め、情熱を育むのに役立ちます。

Muhammad氏の道のりに関する記事をお読みいただき、ありがとうございました!彼の活動についてさらに詳しく知りたい方は、彼のウェブサイトをチェックしてください。また、最新のYOLOv5やビジョンAIのニュースを共有していきますので、TwitterLinkedInのフォローもぜひお願いします!

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