YOLOvME：森林のデジタル革命

ステファノ・プリティは、国の森林インベントリ部門にあるノルウェー生物経済研究所（NIBIO）の森林リモートセンシングの研究者です。NIBIOは、ノルウェー最大の研究機関の1つであり、約700人の従業員がいます。彼らは、研究と知識の生産を通じて、食料の安全と保障、持続可能な資源管理、イノベーション、および価値創造に貢献しています。

彼の研究では、ドローンやモバイルレーザースキャンなどの他の近接センシング技術を使用して、現代の情報ニーズに応えるために必要な高度な分析を生成しています。

彼が行ってきた研究の多くは、ノルウェー研究会議とノルウェーの林業関係者のほとんどが出資する長期研究プログラムであるSmartForestプロジェクトで行われたものです。SmartForestの目的は、森林情報、森林管理、林業作業、木材供給、および業界全体のデジタル情報フローを変革するデジタル革命を可能にすることで、ノルウェーの林業部門の効率を改善することです。

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ました。約3年前、彼は森林セクターでまだ成長段階にある深層学習の分野で、ゲームをステップアップする時が来たと気づきました。研究者が深層学習から得られる多大なメリットに気づいて以来、ステファノはドローンおよび機械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ました。

YOLOv5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 あまり慣れておらず、YOLOv55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 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. 森林道路のメンテナンス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、森林の健全性と在庫に関するドローンベースのモデルを、より粗い解像度の航空および衛星画像データに拡張することも検討しています。

最新のYOLOv5 リリースで、彼らはYOLOv5 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 、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 私がいつも魅了される側面の1つは、オープンコードを核とし、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 5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。"

AIを始めたばかりの人に何を勧めますか？

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 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 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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