YOLOvME：犬のふんをめぐる謎の事件

次に誰かの庭で犬に排せつさせるときは、よく考えたほうがよいかもしれません。Ben Farahmandは、娘が庭に増え始めた犬のフンについて知らせるようになったとき、自分がまさにこの問題に直面していることに気付きました。誰が犯人なのか分からなかったため、Benは犯人を現行犯で捕まえる方法を考え始めました。

この物語がどう終わったのか知るために、私たちはBenに話を聞き、Ultralytics YOLOv5とビジョンAIを使った経験についていくつか質問しました。

物体検出ツールの作成プロセスについて教えてください。#

課題の特定#

「問題に気付きました。娘が庭で遊んでいて、庭にある犬のフンに気付くんです。それで、犬に排せつさせて片付けない人と話せるようにしたいと思いました」とBenは語ります。Benには、24時間365日窓から外を見続けるよりも良い解決策が必要でした。

適切なMLモデルの選択#

そこで、Googleで簡単に検索した後、BenはUltralytics YOLOv5を見つけ、モデルのトレーニングに取り掛かりました。「利用可能なモデルをいくつか見つけました。YOLOv5はドキュメントが充実しているようだったので、それを使い始めました」。その後BenはTwitterで見張り中に得た情報を記録し、私たちを手に汗握る展開に引き込みました。

MLモデルのトレーニング#

当初、Benはいくつかの障害に直面しました。Benのモデルは最初、小型犬の検出に苦労していました。小型犬はこの事件の容疑者と見なされていたにもかかわらずです。小型犬を鳥として分類することもあれば、完全に見逃すこともありました。あるケースでは、大きくてふわふわした白い犬が羊として分類されました。この問題を解決するため、Benは使用していた小さなニューラルネットをより大きなものに置き換え、成功を収めました。小型犬が鳥として識別されることはなくなり、以前に羊とされた対象もついに正しく犬として識別されました。

犯人を捕まえることはできましたか？#

「できました。実際に起きたのは、飼い主がよく私の庭の前を通るようになったことです。父親が通ることもあれば、娘が通ることもありました。データを確認すると、父親はいつも犬のフンを拾っていましたが、娘は拾っていないことが分かりました」。Benの近所では状況が改善したようです。「手紙を書いて、彼らと話をしました。それ以来、犬のフンはありません。ただ、少し不気味に感じるようになりました。外に出ると、通り過ぎる犬を見て、知っている犬だと気付くことがあるからです。自分が見ていることを、彼らは知っているのだろうかと思ってしまいます」。

UltralyticsとYOLOv5を使い始めたきっかけを教えてください。#

「ええと、偶然です。OpenCVについては知っていて、大学院時代に少しいじったことがありました。ただ、私の大学院のプログラムは社会的インパクトのためのデザインが中心で、エンジニアリングに重点を置いたものではありませんでした。少し試してみた程度です。最近になって、自分がやりたいことは可能だと分かりましたが、本当に自分にできるのかは100%確信がありませんでした。それに、こんなに簡単だとは知りませんでした。優れたドキュメントを用意してくれた皆さんに称賛を送ります。皆さんのドキュメントを書いた人には昇給が必要です」。

Ultralytics YOLOv5で、他にどのような課題を解決したいですか？#

「今思い浮かぶのは、近所にある一時停止標識を、いつも無視して通過する人がいることです。もしかすると、すでに誰かがこのようなアプリケーションを作っているかもしれませんが、誰が一時停止標識を無視し続けているのかを突き止めたいと思っています。ただ、このようなものを自分で設置することが法的に認められるかどうかについては、何とも言えません」。

Ben Farahmand は、現実世界の学びを数学・科学の授業に取り入れられるよう、データリテラシー教育を促進し、教師を支援する小規模な教育企業 Tuva Labsのプロダクトマネージャーです。Tuva Labsは、あらゆる種類の統計の授業をカリキュラムに組み込めるよう、データセット、レッスン、グラフ作成ソフトウェアを提供しています。Benはまた、古典的な地球外生命体による侵略物語をパルプSF風に描いた、手に汗握る協力型ボードゲームFAZAの創設者でもあります。

Benが犬のフンについて記録した 物語のTwitterスレッドをご覧ください。

Benの GitHubリポジトリはこちらです。