YOLOvME: Deteção de espécies de zebras

Já vimos pessoas utilizarem o Ultralytics YOLOv5 para criar uma aplicação de estimativa do rendimento das colheitas, detetar plástico no oceano e verificar se alguém está a usar corretamente a máscara. Contactámos a nossa comunidade e pedimos que partilhassem ainda mais formas de utilizarem o YOLOv5 para resolver os seus desafios.

Kayo Kumabe é analista de dados de Kumamoto, no Japão. Kayo trabalha com YOLOv5 há apenas um mês, mas gosta de experimentar a infraestrutura porque “é simplesmente inteligente”. Para quem é novo em IA, Kayo recomenda dedicar algum tempo à personalização do modelo, mesmo sem conhecimentos de Python ou aprendizagem automática. Em geral, pode ser difícil distinguir subtilezas na aparência a olho humano. Kayo formulou a hipótese de que, em vez disso, a IA poderia detetar facilmente essas diferenças subtis.

Para testar esta hipótese, Kayo compilou um conjunto de dados com três espécies diferentes de zebra para utilizar no seu modelo Ultralytics YOLOv5. Kayo criou um modelo YOLOv5 para detetar diferentes tipos de zebra. Este modelo compara as características dos animais e produz um resultado que determina a espécie da zebra.

Como resultado, Kayo conseguiu comprovar a sua hipótese. O modelo Ultralytics YOLOv5 conseguiu detetar cada espécie de zebra com um elevado nível de precisão, apesar de ter sido treinado com apenas 20 imagens por espécie de zebra. Ficámos curiosos para compreender como Kayo começou a trabalhar com visão computacional, por isso fizemos-lhe algumas perguntas.

O que te levou a escolher o Ultralytics YOLOv5 para a deteção de espécies de zebra?#

"Nunca experimentei nenhuma outra infraestrutura de deteção de objetos. O Ultralytics YOLOv5 pareceu-me fácil, pois não exigia programação complexa."

Que aspetos do Ultralytics YOLOv5 facilitaram o teu início?#

"Recolhi apenas 20 imagens de cada tipo de zebra, criei ficheiros de etiquetagem para as imagens e deixei o Ultralytics YOLOv5 aprender. É tudo! É incrível ver que o YOLOv5 detetou corretamente os tipos de zebra a 100%! Talvez menos de 20 imagens fossem suficientes."

Como começaste a trabalhar com aprendizagem automática e IA de visão?#

"Alguns dos meus clientes estão interessados em IA, por isso comecei a estudá-la para expandir o meu trabalho. Quando descobri a IA de visão, fiquei muito entusiasmada, porque parecia o meu filme favorito, Terminator, na vida real."

Que outros projetos tens em mente para o Ultralytics YOLOv5 no futuro?#

"Gostaria de detetar o meu filho entre muitos alunos na escola. Poderia ser útil num dia desportivo. Gostaria de criar uma aplicação para iPhone." Para veres mais criações de Kayo com o Ultralytics YOLOv5, visita o seu LinkedIn e o Twitter_._

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

Este caso de utilização do Ultralytics YOLOv5 para deteção de zebras é um excelente exemplo do sucesso do YOLOv5 na distinção entre espécies. Se aplicarmos esta rede neural a outros tipos de animais, será que o YOLOv5 conseguirá diferenciá-los? Qual será o desempenho do modelo se quiseres detetar peões numa passadeira ou prever o rendimento anual das colheitas? Deixa a tua imaginação correr livremente! Identifica-nos com #YOLOvME nas redes sociais, partilhando o teu próprio caso de utilização do YOLOv5, e promoveremos o teu trabalho junto da comunidade de ML.

Queres divertir-te com visão computacional e IA, mas sem programação?#

Tudo o que precisas é de uma ideia. Com a Ultralytics Platform, é fácil criar modelos com YOLOv5 e dar vida às tuas ideias. Simplificamos tudo e tratamos internamente de toda a complexidade de MLOps, por isso não precisas de saber programar para te divertires com IA. É fácil começar e ainda mais fácil criar o teu primeiro modelo de ML.

Junta-te à Ultralytics Platform e desfruta hoje da magia da IA#

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