YOLOvME: Deteção de espécies de zebra

Vimos pessoas utilizarem o YOLOv5 para criar uma aplicação de estimativa da produção agrícola, detetar plástico no oceano e saber se alguém está a usar a máscara corretamente. Contactámos a nossa comunidade e pedimos-lhes que partilhassem ainda mais formas de utilizar a YOLOv5 para resolver os seus desafios.  

Kayo Kumabe é um analista de dados de Kumamoto, Japão. Kayo só tem trabalhado com o YOLOv5 no último mês, mas gosta de experimentar a infraestrutura porque "é simplesmente inteligente". Para alguém que seja novo na IA, Kayo recomenda que passe algum tempo a personalizar o seu modelo, mesmo que não tenha conhecimentos de python ou de aprendizagem automática.

Geralmente, pode ser difícil distinguir subtilezas nas aparências com o olho humano. Kayo colocou a hipótese de que, em vez disso, a IA pode ser capaz de detetar facilmente estas diferenças subtis. Para testar esta hipótese, Kayo compilou um conjunto de dados de três espécies diferentes de zebras para alimentar o seu modelo YOLOv5. A Kayo criou um modelo YOLOv5 para detetar diferentes tipos de zebras. Este modelo compara as caraterísticas dos animais e produz um resultado que determina a espécie da zebra.

Como resultado, Kayo conseguiu provar a sua hipótese. O modelo YOLOv5 foi capaz de detetar cada espécie de zebra com um elevado nível de precisão, tendo sido treinado com apenas 20 imagens por espécie de zebra.

Estávamos curiosos para perceber como é que a Kayo começou a trabalhar com a Visão por Computador, por isso fizemos-lhe algumas perguntas.

O que o levou a escolher o YOLOv5 para efeitos de deteção de espécies de zebra?

"Nunca experimentei qualquer outra infraestrutura de deteção de objectos. O YOLOv5 pareceu-me fácil, uma vez que não exigia codificação difícil."

Que aspectos do YOLOv5 foram fáceis para si?

"Recolhi apenas 20 imagens para cada tipo de zebra, criei ficheiros de etiquetagem da imagem e deixei o YOLOv5 aprender. E é tudo! É espantoso ver que o YOLOv5 detectou os tipos de zebra de forma 100% correta! Se calhar, menos de 20 imagens seria suficiente".

Como é que começou a trabalhar com a aprendizagem automática e a IA de visão?

"Alguns dos meus clientes estão interessados em IA, por isso comecei a estudá-la para alargar o meu trabalho. Quando me deparei com a IA de visão, fiquei muito entusiasmado porque se parecia com o meu filme favorito, o Exterminador do Futuro, na vida real."

Que outros projectos tem em mente para a Yolov5 no futuro?

"Gostaria de detetar o meu filho entre os muitos alunos da escola. Poderia ser útil num dia de desporto. Gostaria de o criar para uma aplicação para iPhone."

Para ver mais criações de Kayo com YOLOv5, consulte o seu LinkedIn e Twitter.

Tem o seu próprio caso de utilização YOLOv5?

Este caso de utilização do YOLOv5 para a deteção de zebras é um ótimo exemplo do sucesso do YOLOv5 na distinção de espécies. Se aplicarmos esta rede neural a outros tipos diferentes de animais, será que o YOLOv5 será capaz de os distinguir? Como funcionará o modelo se quisermos detetar peões numa passadeira ou prever o rendimento anual das colheitas? Deixe a sua imaginação correr livremente!

Marque-nos com #YOLOvME nas nossas redes sociais com o seu próprio caso de utilização YOLOv5 e nós promoveremos o seu trabalho junto da comunidade ML.

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