YOLOvME: 얼룩말 종 탐지

사람들이 Ultralytics YOLOv5를 사용해 작물 수확량 추정 앱을 만들고, 바다의 플라스틱을 탐지하고, 누군가 마스크를 올바르게 착용했는지 판별하는 것을 보았습니다. 커뮤니티에 연락해 YOLOv5로 문제를 해결하는 더 많은 방법을 공유해 달라고 요청했습니다.

Kayo Kumabe는 일본 구마모토에서 활동하는 데이터 분석가입니다. YOLOv5를 사용한 지 한 달밖에 되지 않았지만, 인프라를 두고 실험하는 것을 즐깁니다. “그냥 똑똑하니까요.” AI를 처음 접하는 사람에게 Kayo는 Python이나 머신러닝 지식이 없더라도 시간을 들여 모델을 사용자 지정해 보라고 권합니다. 일반적으로 사람의 눈으로는 외관의 미묘한 차이를 구별하기 어려울 수 있습니다. Kayo는 AI가 이러한 미세한 차이를 쉽게 감지할 수 있다고 가정했습니다.

이를 확인하기 위해 Kayo는 서로 다른 세 종류의 얼룩말 데이터셋을 모아 Ultralytics YOLOv5 모델에 입력했습니다. Kayo는 여러 종류의 얼룩말을 감지하는 YOLOv5 모델을 만들었습니다. 이 모델은 동물의 특징을 비교해 얼룩말의 종을 판별하는 결과를 출력합니다.

그 결과 Kayo는 자신의 가설을 입증할 수 있었습니다. Ultralytics YOLOv5 모델은 얼룩말 종마다 이미지 20장만 학습했는데도 각 종을 높은 정확도로 감지했습니다. Kayo가 컴퓨터 비전을 어떻게 시작했는지 궁금해 몇 가지 질문을 했습니다.

얼룩말 종 감지를 위해 Ultralytics YOLOv5를 선택한 이유는 무엇인가요?#

"다른 객체 감지 인프라는 사용해 본 적이 없습니다. 하드 코딩이 필요하지 않아 Ultralytics YOLOv5가 쉬워 보였습니다."

Ultralytics YOLOv5의 어떤 점이 시작하기 쉽게 해 주었나요?#

"얼룩말 종류별로 이미지 20장만 수집해 이미지 라벨링 파일을 만들고 Ultralytics YOLOv5가 학습하도록 했습니다. 그게 전부입니다! YOLOv5가 얼룩말 종류를 100% 정확하게 감지하는 것을 보니 정말 놀라웠습니다! 이미지 20장보다 적어도 괜찮을 것 같습니다."

머신러닝과 비전 AI는 어떻게 시작하셨나요?#

"고객 중 일부가 AI에 관심이 있어서 제 업무 영역을 넓히기 위해 공부하기 시작했습니다. 비전 AI를 접했을 때는 정말 신났습니다. 좋아하는 영화인 터미네이터가 현실이 된 것처럼 보였기 때문입니다."

앞으로 Ultralytics YOLOv5로 어떤 프로젝트를 더 해보고 싶으신가요?#

"학교에서 여러 학생 중 제 아이를 감지하고 싶습니다. 운동회 때 유용할 수 있습니다. iPhone 애플리케이션으로 만들어 보고 싶습니다." Kayo가 Ultralytics YOLOv5로 만든 작품을 더 보려면 LinkedIn 과 Twitter_._

나만의 Ultralytics YOLOv5 사용 사례가 있으신가요?#

얼룩말 탐지를 위한 이 Ultralytics YOLOv5 활용 사례는 종을 구별하는 YOLOv5의 성공을 잘 보여주는 예입니다. 이 신경망을 다른 종류의 동물에 적용하면 YOLOv5가 동물들을 구별할 수 있을까요? 횡단보도의 보행자를 탐지하거나 연간 작물 수확량을 예측하려는 경우 모델은 얼마나 잘 작동할까요? 상상력을 마음껏 펼쳐 보세요! 자신만의 YOLOv5 활용 사례를 소셜 미디어에 #YOLOvME 태그와 함께 공유해 주시면 ML 커뮤니티에 소개하겠습니다.

노코드로 AI 컴퓨터 비전을 재미있게 활용하고 싶으신가요?#

아이디어만 있으면 됩니다. Ultralytics Platform을 사용하면 YOLOv5로 모델을 쉽게 만들고 아이디어를 현실로 구현할 수 있습니다. 복잡한 MLOps는 저희가 모두 처리해 간편하게 사용할 수 있으므로, AI를 재미있게 활용하는 데 코드 지식이 필요하지 않습니다. 쉽게 시작할 수 있고 첫 ML 모델은 더욱 쉽게 만들 수 있습니다.

지금 Ultralytics Platform에 참여해 AI의 놀라움을 경험하세요#

지금 시작하고 지금 가입하세요!