Разбор кейса: DeepPlastic и YOLOv5

Пластик душит морских обитателей: каждую минуту в океаны сбрасывают пластик в объёме двух грузовиков — это более 10 миллионов тонн в год. Учёные DeepPlastic утверждают, что этот морской пластик угрожает обществу, «морской среде, безопасности пищевых продуктов, здоровью людей, экологическому туризму и вносит вклад в изменение климата».

Чтобы решить эту проблему, команда исследователей и инженеров изучает, как компьютерное зрение может помочь очистить океаны от пластика.

Используя технологии глубокого обучения, исследователи DeepPlastic разработали подход, при котором автономные подводные аппараты (AUV) сканируют, обнаруживают и оценивают количество пластика, находящегося непосредственно под поверхностью океана, куда ещё проникает свет, — в эпипелагиали.

«Наша цель — создать очень компактную модель с высокой скоростью инференса, которая сможет обнаруживать пластик». Jay Lowe, исследователь в области машинного обучения

Команда DeepPlastic обучила две компактные и точные модели — YOLOv4 и YOLOv5, способные выполнять детекцию объектов в реальном времени. Модели обучали на наборе данных DeepTrash, который включал:

• 1900 обучающих изображений, 637 тестовых изображений и 637 валидационных изображений (разбиение 60/20/20)
• Снимки, сделанные на местности у озера Тахо, в заливе Сан-Франциско и заливе Бодега в Калифорнии.
• Изображения из интернета

«Мы искали алгоритм детекции объектов, который обеспечивает высокую точность и работает чрезвычайно быстро. Океаническая среда, в которой мы работаем, суровая и труднопроходимая. Ultralytics YOLOv5 оправдал ожидания по всем параметрам и оказался лучшей моделью детекции объектов из тех, что мы могли использовать». «Нам нравится работать с YOLOv5: его очень легко настроить и использовать, и он стабильно выдаёт результаты, которых мы хотим». «Для всех будущих моделей, которые мы будем развёртывать, YOLOv5 несомненно станет нашим первым выбором». Gautam Tata, исследователь в области машинного обучения

Посмотри репозиторий DeepPlastic, опубликованную научную статью и видеоролик с обзором.