YOLOvME：シマウマの種の検出

YOLOv5 、農作物の収穫量推定アプリを作ったり、海のプラスチックをdetect したり、誰かがマスクを正しく着用しているかどうかを見分けたりしています。私たちはコミュニティに働きかけ、課題を解決するためにYOLOv5 どのように使っているか、さらに多くの方法を共有してもらいました。  

隈部佳代は熊本出身のデータアナリスト。YOLOv5でのキャリアは YOLOv5を使っているが、"とにかく賢い "ため、インフラでの実験を楽しんでいる。

、一般的に人間の目では見た目の微妙な違いを見分けることは難しい。カヨは、その代わりにAIがこの微妙な違いを簡単にdetect できるかもしれないという仮説を立てた。これを検証するため、カヨは3種類のシマウマのデータセットを作成し、YOLOv5 モデルに与えた。カヨは、異なる種類のシマウマをdetect するYOLOv5 モデルを作成した。このモデルは動物の特徴を比較し、シマウマの種類を決定する出力を生成する。

その結果、カヨは自分たちの仮説を証明することができた。YOLOv5 モデルは、シマウマ1種につきわずか20枚の画像で訓練されたにもかかわらず、シマウマの各種を高い精度でdetect することができたのだ。

私たちは、Kayoがどのようにしてコンピュータ・ビジョンを始めたのか知りたかったので、彼らにいくつかの質問をした。

ゼブラ種の検出を目的にYOLOv5 選んだ理由は？

"他のオブジェクト検出インフラを試したことはない。YOLOv5 ハードコーディングが不要なので、簡単に思えた。"

YOLOv5 どのような点が始めやすかったですか？

「シマウマの種類ごとに20枚だけ画像を集め、その画像のラベリングファイルを作り、YOLOv5 学習させた。それだけです！YOLOv5 シマウマの種類を100％正しく検出したのには驚きました！たぶん、20枚以下でも大丈夫だろう。"

機械学習とVision AIはどのようにして始めたのですか？

「クライアントの中にはAIに興味を持っている人もいるので、仕事の幅を広げるために勉強を始めました。ビジョンAIに出会ったとき、まるで好きな映画ターミネーターが現実になったようで、とても興奮しました。」

今後、Yolov5 どのようなプロジェクトを考えていますか？

"学校で多くの生徒の中から自分の子供をdetect 。運動会でも使えそう。iPhoneアプリ用に作りたいですね。"

YOLOv5使ったKayoの作品をもっと見るには、彼らのLinkedInをチェックしてください。 リンクトイン および ツイッター.

独自のYOLOv5 ユースケースをお持ちですか？

このシマウマ検出YOLOv5 ユースケースは、種の識別におけるYOLOv55の成功の好例である。このニューラルネットワークを他の異なる種類の動物に適用した場合、YOLOv5 5はそれらを区別できるだろうか？横断歩道の歩行者をdetect したり、年間の作物収穫量を予測したりする場合、このモデルはどの程度機能するだろうか？あなたの想像力を自由に働かせてください！

あなたのYOLOv5 ユースケースをソーシャルメディア上で#YOLOvMEとタグ付けしていただければ、あなたの作品をMLコミュニティに宣伝します。

AI コンピュータビジョンをノーコードで楽しみたいですか？

必要なのはアイデアだけです。Ultralytics HUBを使えば、YOLOv5 簡単にモデルを作成し、あなたのアイデアに命を吹き込むことができます。私たちは物事をシンプルにし、複雑なMLOPSはすべて私たち自身で行いますので、コードを知らなくてもAIを楽しむことができます。簡単に始められ、最初のMLモデルを構築するのはさらに簡単です。

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