YOLOvME：駐車場問題の解決

Vladimir Panteleev氏は、機械学習はあらゆる開発者が秘めている情熱だと考えています。氏はParalectの研究開発部門を率いています。チームはまずParalect社内のツールに機械学習の手法を活用し、その後、機械学習ソリューションを用い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YOLOv5を初めて試したのは、わずか数カ月前です。それ以来、コンピュータービジョンの開発がどれほど簡単にできるかに驚いています。

駐車場の問題を解決するために、ビジョンAIを使うことにしたのはなぜですか？#

この問題はとても簡単です。ウラジーミルは、職場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づきました。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。建物の窓にウェブカメラを設置するだけで、24時間365日、空いている駐車スペースを追跡できます。

Ultralytics YOLOv5を選んだ決め手は何ですか？#

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、教師あり学習の不足、リソースの過剰な消費、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など、さまざまな「難点」があります。そのため、Ultralytics YOLOv5は当初から私たちのお気に入りでした。私たちとパートナーのニーズに理想的に合致していたからです。

Ultralytics YOLOv5のどのような点が使いやすかったですか？#

間違いなく、モデルを選択できる点です。さまざまな課題にYOLOv5n/s/m/l/xを使え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、適切なリソース消費により、Ultralytics YOLOv5は現在、物体検出分野をリードしています。

今後、Ultralytics YOLOv5でどのような課題の解決に取り組む予定ですか？#

私たちはどのような課題にも取り組む準備ができています。この記事を読んで、オープンソースやその他の目的で「最先端」のソリューションを構築することに関心をお持ちでしたら、ぜひご連絡ください！

最後に、AIを始めたばかりの方に伝えたいことはありますか？#

恐れずに、まずは試してみてください。UltralyticsはYOLOv5により、コンピュータービジョンをとても身近で手頃なものにしました。10年前は文字どおり博士号が必要でしたが、今ではどの開発者でもこのようなソリューションを実装できます。

ParalectでのVladimir氏の目標は、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、そのような雰囲気のせいで、誰もが解決不可能なことのように考えてしまいます。チームは開発過程を公開することを提唱し、見た目ほど難しくないことを世界に示しています。Vladimir氏のチームは、ほかの開発者がコンピュータービジョンを始められるよう、ガイドを執筆しています。Vladimir氏のほかのプロジェクトについては、Twitterをご覧ください。

ご自身のユースケースを広く共有したい方や、YOLOv5を使っている取り組みを紹介したい方は、ソーシャルメディアで@Ultralyticsをタグ付けし、#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。