YOLOvME: 완두콩 탐지를 손쉽게

Takayuki Nukui는 일본 도쿄 출신의 재료 데이터 과학자입니다. 머신러닝과 재료 과학은 서로 어울리지 않는 조합처럼 보일 수도 있지만, Takayuki는 많은 머신러닝 솔루션을 자신의 업무 분야에 적용할 수 있다는 점을 발견했습니다.

하지만 Takayuki가 머신러닝을 시작한 진짜 이유는 현재의 직업과는 아무런 관련이 없습니다. Takayuki는 농부인 아버지 밑에서 자랐습니다. 아버지가 완두콩을 수확할 때면 자주 도와야 했는데, 이는 상당히 힘든 작업이었습니다.

완두콩은 잎 사이에 잘 숨어 있어 사람의 눈으로 식물에 달린 완두콩을 전부 찾아내기가 어려울 수 있습니다. 수확철이면 Takayuki는 잘 익은 완두콩을 하나도 빠짐없이 따기 위해 아버지의 밭을 몇 번이고 오가야 했습니다. 이 고된 작업을 겪으며 Takayuki는 당시 공부하던 비전 AI가 완두콩 수확을 어떻게 더 간편하게 만들 수 있을지 생각하게 되었습니다.

Twitter에서 Takayuki의 완두콩 탐지 애플리케이션을 발견한 저희는 Ultralytics YOLOv5를 활용한 작업에 대해 더 알아보기 위해 Takayuki와 이야기를 나눴습니다.

완두콩 탐지 문제를 해결하기 위해 Ultralytics YOLOv5를 선택한 이유는 무엇인가요?#

처음에 Takayuki는 YOLOv3, SSD, EfficientDet 등 다양한 객체 탐지 모델을 시도했습니다. 그러나 1년 전 YOLOv5를 사용해 본 뒤 가장 높은 정확도를 제공했기 때문에 지금까지 계속 사용하고 있습니다.

Ultralytics YOLOv5의 어떤 점 덕분에 쉽게 사용할 수 있었나요?#

Takayuki에게 데이터 증강과 하이퍼파라미터 진화처럼 모델 정확도를 높이는 사전 설계된 메커니즘은 Ultralytics YOLOv5를 쉽게 사용할 수 있게 해 줍니다. 보통은 복잡한 프로그램이 필요하지만 YOLOv5에서는 몇 줄의 코드만으로 이러한 기능을 사용할 수 있습니다. “시간을 내어 결과를 분석하고 모델을 조정할 수 있어 기뻤습니다. 물론 어노테이션에도 시간을 들였습니다!”

앞으로 Ultralytics YOLOv5로 해결하고 싶은 다른 과제는 무엇인가요?#

Takayuki는 여러 가능성을 열어 두고 있습니다. “농장의 다른 작물에도 사용해 보고 싶습니다. 그뿐만 아니라 떠오르는 것은 무엇이든 계속 시도하고 싶습니다. 객체 탐지를 시도하면 더 많은 것을 알아낼 수 있을 것 같습니다.”

AI를 처음 접하는 사람에게 어떤 조언을 해주시겠어요?#

“우선, 객체 탐지가 어려워 보이고 비전 AI를 시작하기를 망설이는 분들에게 Ultralytics YOLOv5를 추천하고 싶습니다. 제 생각에 YOLOv5는 가장 쉽게 구현할 수 있는 객체 탐지 모델입니다.

또한 적은 양의 학습 데이터로 사용해 보기를 권합니다. 데이터 증강 기능이 사전 설계되어 있어, 놀랍도록 흥미로운 모델을 만들어 내는 경우가 많습니다.”

Takayuki Nukui는 엔지니어링 업무와 작은 농장에서 채소를 재배하는 생활을 병행합니다. ML 관련 글을 게시하는 웹사이트 FarML을 운영합니다. 완두콩 탐지에 관한 상세한 글을 확인해 보세요. Takayuki는 자신의 활용 사례를 Twitter와 YouTube에도 자주 게시합니다.

여러분의 YOLOv5 활용 사례도 소개하고 싶습니다! 소셜 미디어에서 @Ultralytics를 태그하고 #YOLOvME를 사용하면 소개될 기회를 얻을 수 있습니다.

Ultralytics YOLOv5와 Vision AI가 농업 산업에 어떤 솔루션을 제공하는지 알아보세요.