YOLOvME: Deteção de Espécies de Zebras

Vimos pessoas usarem o Ultralytics YOLOv5 para criar um aplicativo de estimativa de rendimento de safras, detectar plástico no oceano e dizer se alguém está usando a máscara corretamente. Entramos em contato com a nossa comunidade e pedimos que compartilhassem ainda mais maneiras de como usam o YOLOv5 para resolver seus desafios.

Kayo Kumabe é analista de dados em Kumamoto, no Japão. Kayo trabalha com o YOLOv5 há apenas um mês, mas gosta de experimentar a infraestrutura porque “é simplesmente inteligente”. Para quem é iniciante em IA, Kayo recomenda dedicar tempo a personalizar o próprio modelo, mesmo sem conhecimentos de Python ou aprendizado de máquina. Geralmente, pode ser difícil distinguir sutilezas na aparência a olho nu. Kayo levantou a hipótese de que, em vez disso, a IA pode ser capaz de detectar essas diferenças sutis facilmente.

Para testar isso, o Kayo compilou um conjunto de dados de três espécies diferentes de zebras para alimentar o seu modelo do Ultralytics YOLOv5. O Kayo criou um modelo do YOLOv5 para detectar diferentes tipos de zebras. Esse modelo compara características dos animais e produz uma saída determinando a espécie da zebra.

Como resultado, o Kayo conseguiu provar a sua hipótese. O modelo Ultralytics YOLOv5 conseguiu detetar cada espécie de zebra com um elevado nível de precisão, tendo sido treinado com apenas 20 imagens por espécie de zebra. Ficámos curiosos para perceber como é que o Kayo começou na visão computacional, por isso fizemos-lhe algumas perguntas.

O Que O Levou a Escolher o Ultralytics YOLOv5 para Detetar Espécies de Zebras?#

"Nunca tinha experimentado nenhuma outra infraestrutura de deteção de objetos. O Ultralytics YOLOv5 pareceu fácil, pois não exigia programação rígida."

Que Aspetos do Ultralytics YOLOv5 Tornaram Mais Fácil Começar?#

"Coletei apenas 20 imagens para cada tipo de zebra, fiz arquivos de rotulagem da imagem e deixei o Ultralytics YOLOv5 aprender. É só isso! É incrível ver que o YOLOv5 detectou os tipos de zebras 100% corretamente! Talvez menos de 20 imagens funcionem."

Como você começou com aprendizado de máquina e IA de visão?#

"Alguns dos meus clientes estão interessados em IA, então comecei a estudar para ampliar meu trabalho. Quando me deparei com a IA de visão, fiquei muito empolgada porque parecia o meu filme favorito, O Exterminador do Futuro, na vida real."

Que Outros Projetos Tem em Mente para o Ultralytics YOLOv5 no Futuro?#

"Gostaria de detetar o meu filho entre muitos alunos na escola. Poderia ser útil num dia de desporto. Gostaria de o transformar numa aplicação para iPhone." Para ver mais criações do Kayo com o Ultralytics YOLOv5, consulta o seu LinkedIn e Twitter.

Tens o teu próprio caso de uso do Ultralytics YOLOv5?#

Este caso de uso de detecção de zebras com o Ultralytics YOLOv5 é um ótimo exemplo do sucesso do YOLOv5 em distinguir espécies. Se aplicarmos esta rede neural a outros tipos diferentes de animais, o YOLOv5 será capaz de diferenciá-los? Quão bem o modelo funcionará se você quiser detectar pedestres em uma faixa de pedestres ou prender o rendimento anual de safras? Deixe sua imaginação voar livremente! Marque-nos com #YOLOvME em nossas redes sociais com o seu próprio caso de uso do YOLOv5 e promoveremos o seu trabalho para a comunidade de ML.

Quer se divertir com IA e visão computacional mas não quer usar código?#

Tudo o que precisas é de uma ideia. Com o Ultralytics Platform, é fácil criar modelos com o YOLOv5 e dar vida às tuas ideias. Tornamos as coisas simples e fazemos todo o MLOps complicado por ti, para que não precises de saber programar para te divertires com a IA. É fácil começar e ainda mais fácil construir o teu primeiro modelo de ML.

Junte-se à Ultralytics Platform e aproveite a magia da IA hoje mesmo#

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