YOLOvME: Решение проблемы парковки

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

Когда вы начали использовать YOLOv5?

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

Почему вы решили использовать машинное зрение для решения проблемы парковки?

Проблема решается просто! Владимир обнаружил, что ему трудно найти парковку на стоянке возле своего офиса. Тогда он решил использовать компьютеры, чтобы решить проблему парковочных мест! Веб-камера просто размещается в окне здания, что позволяет track свободные места для парковки 24 часа в сутки 7 дней в неделю.

Что заставило вас выбрать именно YOLOv5?

Владимир и его команда перебрали десятки решений:

• Self-hosted (Cобственный хостинг)
• На базе облачных технологий
• Открытый исходный код
• Запатентованный

Все они имеют разные "нюансы", такие как плохое контролируемое обучение, чрезмерное потребление ресурсов, API/UI, созданный для инопланетян, а не для людей, и астрономически высокие цены. Поэтому YOLOv5 с самого начала был нашим фаворитом, так как идеально подходил как нам, так и нашим партнерам.

С какими аспектами YOLOv5 вам было легко работать?

Несомненно, возможность выбора моделей! Она позволяет использовать YOLOv5n/s/m/l/x для решения различных задач, и это потрясающе. Дружественный интерфейс, документация и справедливое потребление ресурсов делают YOLOv5 лидером в области обнаружения объектов на сегодняшний день.

Какие еще задачи вы планируете решить с помощью YOLOv5 в будущем?

Мы готовы к любому вызову, поэтому, если вы прочитали эту статью и заинтересованы в создании «передового» решения для открытого исходного кода или любых других целей, свяжитесь с нами!

И, наконец, что бы вы порекомендовали тому, кто только начинает знакомиться с ИИ?

Не бойтесь и пробуйте! С помощью YOLOv5 Ultralytics сделала компьютерное зрение очень доступным и недорогим. 10 лет назад для этого нужно было быть буквально доктором наук, теперь же подобные решения может реализовать любой разработчик.

Цель Владимира в Paralect – предоставлять доступные передовые решения для всех основателей! Но эта атмосфера заставляет всех нас думать, что это что-то неразрешимое. Они продвигают идею открытой разработки, чтобы показать остальному миру, что все намного проще, чем кажется! Команда Владимира пишет руководство, чтобы помочь другим разработчикам начать работу с компьютерным зрением. Ознакомьтесь с другими проектами Владимира в Twitter!

Если вы считаете, что ваш пример использования должен быть представлен миру, и хотите рассказать о том, что вы делаете с YOLOv5, отметьте нас в социальных сетях Ultralytics с пометкой #YOLOvME, чтобы получить шанс попасть в список.