YOLOvME: решение проблемы парковки

Владимир Пантелеев считает, что машинное обучение — это скрытая страсть любого разработчика. Он руководит отделом R&D в Paralect. Сначала команда использовала подходы машинного обучения для внутренних инструментов в Paralect, а затем начала работать над коммерческими продуктами с использованием решений на базе машинного обучения.

Когда ты начал использовать Ultralytics YOLOv5?#

Владимир и его команда впервые попробовали YOLOv5 всего пару месяцев назад. С тех пор они поражены тем, насколько простым может быть разработка компьютерного зрения!

Как ты решил использовать vision AI для решения проблемы с парковкой?#

Задача оказалась проще пареной репы! Владимир столкнулся с тем, что ему трудно найти место на парковке возле своего офиса. Поэтому он решил использовать компьютеры, чтобы помочь в решении проблемы с парковочными местами! Веб-камера просто размещается в окне здания, что позволяет отслеживать свободные парковочные места 24/7.

Что заставило тебя выбрать именно Ultralytics YOLOv5?#

Владимир и его команда перепробовали десятки решений:

• Размещаемые самостоятельно (Self-hosted)
• Облачные (Cloud-based)
• Открытый исходный код
• Проприетарные

У всех них есть свои «нюансы», такие как слабоконтролируемое обучение, чрезмерное потребление ресурсов, API/UI, созданный для инопланетян, а не для людей, и астрономически высокие цены. Поэтому Ultralytics YOLOv5 был нашим фаворитом с самого начала, так как он идеально подошел под наши потребности, а также под потребности наших партнеров.

Какие аспекты Ultralytics YOLOv5 облегчили тебе работу?#

Без сомнения, возможность выбирать модели! Она позволяет использовать YOLOv5n/s/m/l/x для разных задач, и это потрясающе. Удобный интерфейс, документация и умеренное потребление ресурсов делают Ultralytics YOLOv5 лидером в области детекции объектов сегодня.

Какие еще задачи ты планируешь решить с помощью Ultralytics YOLOv5 в будущем?#

Мы готовы к любым задачам, поэтому, если ты читаешь эту статью и хочешь создать передовое решение для открытого исходного кода или любых других целей, пожалуйста, свяжись с нами!

И напоследок, что ты бы порекомендовал тем, кто только начинает знакомство с ИИ?#

Не бойся и пробуй! Ultralytics сделала Computer Vision очень доступным и недорогим с помощью YOLOv5. 10 лет назад тебе буквально нужно было иметь степень Ph.D., теперь такие решения могут быть реализованы любым разработчиком.

Цель Владимира в Paralect — предоставлять доступные передовые решения для всех фаундеров! Но эта атмосфера заставляет всех нас думать, что это что-то неразрешимое. Они поддерживают идею разработки на виду у всех (build in public), чтобы показать остальному миру, что всё намного проще, чем кажется! Команда Владимира пишет руководство, которое поможет другим разработчикам начать работу с компьютерным зрением. Оцени другие проекты Владимира в Twitter!

Если ты считаешь, что твоим сценарием использования стоит поделиться с миром, и хочешь рассказать, что ты делаешь с помощью YOLOv5, отметь нас в социальных сетях @Ultralytics с хештегом #YOLOvME, чтобы получить шанс попасть в нашу ленту.