YOLOvME：森林のデジタル革命

Stefano Pulitiはノルウェー生物経済研究所（NIBIO）の国家森林インベントリー部門で森林リモートセンシングを研究している。NIBIOはノルウェー最大の研究機関のひとつで、約700人の職員が働いている。研究と知識生産を通じて、食の安全・安心、持続可能な資源管理、イノベーション、価値創造に貢献している。

彼の研究では、ドローンやモバイルレーザースキャニングのような近接センシング技術は、現代の情報ニーズに答えるために必要な高度な分析を生成するために使用されている。

このプロジェクトは、ノルウェー研究評議会（Norwegian Research Council）がノルウェーのほとんどの林業関係者と共に出資する長期研究プログラムである。SmartForestの目的は、森林情報、造林、森林作業、木材供給、そして林業における全体的なデジタル情報の流れを変革するデジタル革命を可能にすることによって、ノルウェーの林業セクターの効率を向上させることである。

ステファノは長年、ランダムフォレストやサポートベクターマシンなど、より伝統的な機械学習アプリケーションに取り組んできた。3年ほど前、彼は、森林分野ではまだ成長段階にあるディープラーニングの分野で、ゲームをステップアップする時が来たと悟った。研究者がディープラーニングから多大な利益を引き出せることに気づいて以来、ステファノはドローンやマシンベースのビジョンの分野でいくつかのアプリケーションを開発してきた。

YOLOv5を使い始めてどのくらいになりますか？

「2021年の夏から使っている！を簡単に手に入れることができたおかげで、「一目惚れ」でした。 YOLOv5レポを簡単に立ち上げることができた。当時、私はpythonにあまり慣れておらず、YOLOv5の浅い学習曲線が決め手となったからだ。"

ステファノは、主にドローンの画像から、自然環境（干ばつ、風、雪）や生物的要因（昆虫や菌類）によるダメージで健康状態の悪い樹木を特定するために、物体検出に頼っていた。それ以来、彼と彼の同僚は、甌穴から道路の端や渦まで、YOLOv5検出器の全ファミリーを開発している。

"YOLOv5を偶然見つけたとき、私はTensorFlow Object Detection APIでいくつかのオブジェクト検出器を訓練しようとして失敗していた。そして、YOLOv5のレポに遭遇し、（あまり期待せずに）ディテクタのトレーニングを試みたところ、大変驚いたことに、4行のコードで学習プロセスを開始することができた。これを思考プロセスと定義できるかどうかわからないし、むしろラッキー・ストライクなのだが、それは始まったのだ。"

ほとんどのモデルは、同社のクラウド・ソリューション（ForestSens）に展開され、森林部門にサービスを提供している。そこでユーザーは、例えばドローンの画像をアップロードすることができ、それが当社のYOLOv5モデル・ファミリーのおかげで実用的な洞察に変わります。訓練されたディテクターの一部は、林業機械や伐採トラックのエッジにも配備されている。

当初から、ステファノと彼のチームはYOLOv5モデルの全シリーズを開発していた：

1. 木材の品質評価
2. 林道整備のニーズを監視する
3. 森林における生物多様性に関連する特徴の検出

さらに、森林の健全性とインベントリーのためのドローンベースのモデルを、より粗い解像度の航空写真や衛星画像データに拡張することも検討している。

最新のYOLOv5リリースで、彼らはYOLOv5が提供するかもしれない画像分類とセマンティック・セグメンテーションを非常に楽しみにしている。これらの機能は、森林環境における複雑なコンピューター・ビジョン・タスクを解決する能力を拡張してくれるだろう。

YOLOv5は、モデルのトレーニング（docker版）とモデルのデプロイの両方のセットアップが簡単なため、彼らにとって素晴らしい選択肢となった。

「Ultralyticsについて私がいつも魅了される側面の1つは、オープンコードを中核とし、専門家でなくてもディープラーニングのパワーにアクセスできる有料製品を提供するという、かなり新しいビジネスモデルです。科学者として、私はUltralyticsのオープン性を非常に高く評価しており、製品開発を加速させる素晴らしい方法だと感じている。その結果、YOLOv5は、多くのデータサイエンティストや実務家の貢献のおかげで、絶え間ない進化を遂げながら、かなり大幅なアップグレードが行われています。"

初めてAIに触れる人にどんなことを勧めたいですか？

この1年間、国際学会に行くと、林学研究者はディープラーニングの複雑さに怯えているか、自分たちの研究にディープラーニングが役立つとは思っていないことがわかった。このような場合、私はYOLOv5のパワーとシンプルさを理解するために、半日アノテーションを行い、YOLOv5をトレーニングしてみることを提案した。

実際の言葉で言えば、私は実際にこう言ったのだ：「お前のやり方はダメなのか？それならYOLOだ！"

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