YOLOvME：ゼブラ種の検出

YOLOv5を使って、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検出したり、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を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。  

熊本出身のデータアナリスト。YOLOv5を使い始めてまだ1ヶ月だが、"とにかく賢い "ため、インフラを使った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検出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検出する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検出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を選んだ理由は？

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

YOLOv5の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に学習させた。それだけです！YOLOv5がシマウマの種類を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。"

機械学習とビジョンAIを始めたきっかけは？

「私の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AIの勉強を始めました。ビジョンAIに出会ったときは、大好きな映画『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、ヨロフ5では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見つけたい。運動会でも使えそう。iPhoneアプリ用に作りたいですね。"

YOLOv5を使った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のユースケースは、種の識別におけるYOLOv5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はそれらを区別できるだろうか？横断歩道の歩行者を検出したり、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ユースケースを私たちのソーシャルメディアで#YOLOvMEとタグ付けしてください。

AIコンピュータ・ビジョンを楽しみたいが、ノーコードがいい？

必要なのはアイデアだけです。Ultralytics HUBを使えば、YOLOv5で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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