YOLOvME：駐車問題を解決

Vladimir Panteleev氏は、Machine Learningがあらゆる開発者の隠れた情熱だと考えています。彼はParalectでR&D部門を率いています。チームはまず、Paralectの社内ツールにMLアプローチを活用し、その後、MLソリューションを使用した商用製品の開発を始めました。

Ultralytics YOLOv5を使い始めたのはいつですか？#

Vladimir氏とチームが初めてYOLOv5を試したのは、ほんの数か月前です。それ以来、Computer Visionの開発がいかに簡単になるかに驚いています。

駐車問題の解決にvision AIを使うことにした理由を教えてください。#

この問題は簡単です！Vladimir氏は、オフィス近くの駐車場で駐車スペースを見つけるのに苦労していることに気付きました。そこで、コンピューターを使って駐車スペースの問題を解決することにしました。建物の窓にWebカメラを設置するだけで、空いている駐車スペースを24時間365日追跡できます。

特にUltralytics YOLOv5を選んだ理由は何ですか？#

Vladimir氏とチームは、数十種類のソリューションを検討しました。

• セルフホスト
• クラウドベース
• オープンソース
• プロプライエタリ

どのソリューションにも、教師あり学習の品質が低い、リソースを過剰に消費する、人間向けではなく宇宙人向けに設計されたAPI/UI、天文学的に高い価格設定など、さまざまな「ニュアンス」がありました。そのため、Ultralytics YOLOv5は当初から私たちのお気に入りでした。私たちのニーズだけでなく、パートナーのニーズにも理想的に適合していたからです。

Ultralytics YOLOv5のどのような点が、作業を容易にしましたか？#

疑いなく、モデルを選択できることです。さまざまな問題に対してYOLOv5n/s/m/l/xを使い分けられるのは素晴らしいことです。使いやすいインターフェース、ドキュメント、適正なリソース消費により、Ultralytics YOLOv5は現在の物体検出分野をリードしています。

今後、Ultralytics YOLOv5で解決したいと考えている課題には、どのようなものがありますか？#

私たちはどのような課題にも対応する準備ができています。この記事を読んで、オープンソースまたはその他の目的のために「最先端」のソリューションを構築することに興味を持った方は、ぜひご連絡ください！

最後に、AIを初めて学ぶ人におすすめしたいことは何ですか？#

恐れずに、挑戦してみてください！UltralyticsはYOLOv5によって、Computer Visionを非常に利用しやすく、手頃な価格で提供しています。10年前は文字どおりPh.D.である必要がありましたが、現在ではそのようなソリューションをあらゆる開発者が実装できます。

Vladimir氏がParalectで掲げる目標は、すべての創業者に手頃な価格で最先端のソリューションを提供することです。しかし、その雰囲気によって、私たちは皆、それが解決不可能なものだと考えてしまいます。彼らは、構築の過程を公開するという考え方を推奨し、すべてが見かけほど難しくないことを世界に示そうとしています。Vladimir氏のチームは、他の開発者がcomputer visionを始めるのに役立つガイドを執筆しています。Vladimir氏の他のプロジェクトはTwitterでご覧ください！

あなたのユースケースを世界に共有すべきだと思い、YOLOv5で取り組んでいることを伝えたい場合は、ソーシャルメディアで@Ultralyticsに#YOLOvMEを付けて投稿してください。紹介されるチャンスがあります。