YOLOvME: 쉬운 스냅 완두콩 탐지 구현

Takayuki Nukui는 일본 도쿄 출신의 재료 데이터 과학자입니다. ML과 재료 과학이 어울리지 않는 조합이라고 생각할 수도 있지만, Takayuki는 많은 ML 솔루션을 자신의 업무 분야에 적용할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

하지만 Takayuki가 ML을 시작하게 된 진짜 이유는 현재 맡고 있는 역할과는 전혀 관련이 없습니다. 어린 시절, Takayuki의 아버지는 농부였습니다. 그는 종종 매우 고된 과정인 완두콩 수확을 아버지와 함께 도와야 했습니다.

사람의 눈으로는 식물 잎사귀 사이에 완벽하게 위장한 완두콩을 모두 찾아내기가 어렵습니다. 수확철이 되면 Takayuki는 잘 익은 완두콩 하나하나를 모두 수확했는지 확인하기 위해 아버지의 밭을 몇 번이고 왔다 갔다 해야 했습니다. 이러한 고된 과정은 당시 공부하고 있던 비전 AI가 완두콩 수확을 어떻게 간소화할 수 있을지에 대한 아이디어로 이어졌습니다.

저희는 Twitter에서 Takayuki의 완두콩 감지 애플리케이션을 발견했고, YOLOv5를 활용한 그의 작업에 대해 더 자세히 알아보고자 대화를 나누었습니다.

Link to this section완두콩 감지 문제를 해결하기 위해 어떤 이유로 YOLOv5를 선택하셨나요?#

초기에 Takayuki는 YOLOv3부터 SSD, EfficientDet에 이르기까지 다양한 객체 감지 모델을 시도했습니다. 하지만 1년 전 YOLOv5를 사용해 본 후 최고의 정확도를 제공했기에 오늘날까지 계속해서 작업하고 있습니다.

Link to this sectionYOLOv5의 어떤 점이 작업을 수월하게 만들었나요?#

Takayuki에게는 데이터 증강(data augmentation) 및 매개변수 진화와 같이 모델 정확도를 향상하기 위해 미리 설계된 메커니즘이 YOLOv5를 쉽게 사용할 수 있게 해주었습니다. 일반적으로는 복잡한 프로그램이 필요할 작업이지만, YOLOv5는 간단한 코드 추가만으로 구현할 수 있었습니다. "결과를 분석하고 그 과정에서 만들어진 시간에 모델을 튜닝할 수 있어서 기뻤습니다. 물론, 주석 작업에도 많은 시간을 보냈습니다!"

Link to this section앞으로 YOLOv5를 사용하여 해결하고 싶은 다른 과제는 무엇인가요?#

Takayuki는 가능성을 열어두고 있습니다. "농장의 다른 작물에도 시도해 보고 싶습니다. 그뿐만 아니라, 떠오르는 모든 것에 대해 계속 시도해 보고 싶습니다. 객체 감지를 시도함으로써 더 많은 것을 발견할 수 있다고 생각합니다."

Link to this sectionAI 세계에 처음 입문하는 사람들에게 어떤 조언을 해주고 싶으신가요?#

"우선, 객체 감지가 어렵게 느껴져서 비전 AI 시작을 주저하는 분들께 YOLOv5를 추천하고 싶습니다. 제 생각에 YOLOv5는 구현하기에 가장 접근하기 쉬운 객체 감지 모델입니다."

또한, 적은 양의 학습 데이터로 사용해 보시는 것을 권장합니다. 데이터 증강 기능이 미리 설계되어 있어 놀랍고 흥미로운 모델을 만들어내는 경우가 많습니다."

Takayuki Nukui는 엔지니어링과 작은 농장에서 채소를 재배하는 일 사이에서 균형을 잡고 있습니다. 그의 웹사이트는 FarML이며, 이곳에서 ML에 관한 기사를 발행합니다. 완두콩 감지에 관한 그의 상세 기사를 확인해 보세요. Takayuki는 자신의 Twitter와 YouTube 채널에도 자주 활용 사례를 게시합니다.

귀하의 YOLOv5 활용 사례도 소개하고 싶습니다! 소셜 미디어에서 #YOLOvME와 함께 @Ultralytics를 태그하여 소개될 기회를 잡으세요.

Link to this sectionYOLOv5와 비전 AI가 어떻게 농업 산업을 위한 솔루션을 제공하는지 알아보세요.#