YOLOvME: Detecção de Espécies de Zebras

Vimos pessoas a usar o YOLOv5 para criar uma aplicação de estimativa de rendimento de colheitas, detetar plástico no oceano e verificar se alguém está a usar a máscara corretamente. Entrámos em contacto com a nossa comunidade e pedimos-lhes que partilhassem ainda mais formas de como usam o YOLOv5 para resolver os seus desafios.  

Kayo Kumabe é uma analista de dados de Kumamoto, Japão. Kayo trabalha com YOLOv5 há apenas um mês, mas gosta de experimentar a infraestrutura porque “ simplesmente é inteligente.” Para quem é novo em IA, Kayo recomenda que dedique tempo para personalizar seu modelo, mesmo que não tenha conhecimento de Python ou machine learning.

Geralmente, pode ser difícil distinguir sutilezas nas aparências com o olho humano. Kayo levantou a hipótese de que, em vez disso, a IA pode facilmente ser capaz de detectar essas diferenças sutis. Para testar isso, Kayo compilou um conjunto de dados de três espécies diferentes de zebra para alimentar seu modelo YOLOv5. Kayo criou um modelo YOLOv5 para detectar diferentes tipos de zebras. Este modelo compara características dos animais e produz uma saída determinando a espécie da zebra.

Como resultado, Kayo conseguiu provar sua hipótese. O modelo YOLOv5 foi capaz de detectar cada espécie de zebra com um alto nível de precisão, enquanto era treinado com apenas 20 imagens por espécie de zebra.

Estávamos curiosos para entender como Kayo começou com Visão Computacional, então fizemos algumas perguntas a ela.

O que o levou a escolher o YOLOv5 para fins de deteção de espécies de zebras?

"Eu nunca experimentei nenhuma outra infraestrutura de detecção de objetos. O YOLOv5 pareceu fácil, pois não exigia programação complexa."

Quais aspectos do YOLOv5 facilitaram o seu início?

"Coletei apenas 20 imagens para cada tipo de zebra, criei arquivos de rotulagem da imagem e deixei o YOLOv5 aprender. Isso é tudo! É incrível ver o YOLOv5 detectar os tipos de zebra 100% corretamente! Talvez menos de 20 imagens seriam suficientes."

Como você começou com Machine Learning e Visão de IA?

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

Que Outros Projetos Tem Em Mente Para O Yolov5 No Futuro?

"Eu gostaria de detectar meu filho entre muitos alunos na escola. Poderia ser útil em um dia de esportes. Eu gostaria de fazer isso para um aplicativo de iPhone."

Para conferir mais criações de Kayo com YOLOv5, confira seus perfis noLinkedIn e no Twitter.

Tem seu próprio caso de uso YOLOv5?

Este caso de uso de detecção de zebra 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 prever a produção anual de colheitas? Deixe sua imaginação correr solta!

Marque-nos com #YOLOvME em nossas redes sociais com seu próprio caso de uso YOLOv5 e promoveremos seu trabalho para a comunidade de ML.

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