YOLOvME: O Caso Misterioso do Cocô de Cachorro

Da próxima vez que você deixar seu cachorro fazer cocô no quintal de alguém, talvez queira pensar duas vezes. Ben Farahmand percebeu que tinha exatamente esse problema quando sua filha começou a alertá-lo sobre o influxo de cocô de cachorro que havia começado a aparecer em seu quintal. Sem saber quem estava por trás disso, Ben começou a pensar em como poderia pegar o culpado em flagrante.

Precisávamos de saber como a história terminava, então sentámo-nos com o Ben e fizemos-lhe algumas perguntas sobre a sua experiência com o YOLOv5 e a visão de IA.

Como foi o seu processo de criação da sua ferramenta de detecção de objetos?

Identificando o Desafio

“Eu vi um problema. Eu pensei, ok, minha filha brinca no quintal e ela percebe o cocô de cachorro no quintal. Eu queria poder falar com a pessoa que estava deixando o cachorro fazer cocô e não estava pegando.”, diz Ben. Ben precisava encontrar uma solução melhor do que ficar olhando pela janela 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Escolhendo o Modelo de ML Certo

Então, após uma rápida pesquisa no Google, Ben descobriu o YOLOv5 e começou a treinar seu modelo. “Encontrei alguns modelos diferentes disponíveis. O YOLOv5 parecia ter uma boa documentação, então comecei com ele”. Ben então recorreu ao Twitter e documentou as informações de sua vigilância, mantendo-nos apreensivos.

Treinamento do Modelo de ML

No início, Ben encontrou alguns obstáculos. O modelo de Ben inicialmente teve problemas para detectar cães pequenos, que ainda eram considerados suspeitos no caso. Às vezes, classificava cães pequenos como pássaros e, outras vezes, não os identificava completamente. Em um caso específico, um cão branco grande e fofo foi classificado como ovelha. Para resolver este problema, Ben trocou a pequena rede neural que estava usando por uma maior – obtendo sucesso aqui. Cães pequenos não eram mais identificados como pássaros, e a antiga ovelha foi finalmente identificada corretamente como um cão.

Você já pegou o culpado?

“Eu fiz e o que acabou acontecendo é que muitas vezes os donos passavam pelo meu quintal. Às vezes, o pai passava, outras vezes a filha. Quando olhei para meus dados, descobri que o pai sempre pegava o cocô do cachorro, mas a filha não. “Parece que as coisas melhoraram na vizinhança de Ben. “Escrevemos uma carta e falamos com eles e até agora não houve mais cocô de cachorro. Mas, agora parece um pouco assustador porque às vezes eu saio e reconheço esses cachorros passando. Tenho que me perguntar se eles sabem que eu os observo.”

Como você começou com a Ultralytics e o YOLOv5?

“Bem, por acidente, porque eu conhecia o OpenCV, eu meio que brinquei com ele na pós-graduação. Mas, meu programa de pós-graduação era mais sobre design para impacto social, sem nenhum tipo de foco em engenharia. Eu apenas mexi um pouco com ele. Recentemente, eu sabia que era possível fazer o que eu queria, eu só não tinha 100% de certeza se conseguiria. Eu também não percebi o quão fácil era. Parabéns a vocês por terem uma excelente documentação. Quem escreveu sua documentação precisa receber um aumento.”

Que outros desafios você gostaria de resolver com o YOLOv5?

“No momento, a primeira coisa que me vem à mente é que temos uma placa de pare no nosso bairro que as pessoas ignoram o tempo todo. Talvez alguém já tenha criado uma aplicação como esta, mas eu gostaria de descobrir quem continua a ignorar a placa de pare. No entanto, não posso dizer o quão legal seria para mim configurar algo assim.“

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‍Ben Farahmand é gerente de produto de uma pequena empresa de educação chamada Tuva Labs, que catalisa a educação em alfabetização de dados e capacita os professores a trazer o aprendizado do mundo real para o ensino de matemática e ciências. A Tuva Labs fornece conjuntos de dados, lições e software de gráficos, permitindo a incorporação de qualquer tipo de lição de estatística em seus currículos. Ben também fundou a FAZA, um jogo de tabuleiro cooperativo de roer as unhas com um tema de ficção científica pulp que reconta a clássica história de invasão extraterrestre.

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‍Confira o tópico do Ben no Twitter, documentando a narrativa do cocô de cachorro.‍

‍Encontre o repositório do Ben no GitHub aqui.